动态规划1

动态规划 0-1背包问题及优化 动态规划解0-1背包问题 过程: 依次计算数组中的每一个值:当容量C超过了当前物品的重量时,说明当前物品可以放入背包中,那么就要考虑是否将该物品放入背包中,如果放入背包中,当前背包的总价值就为memo[i-1][j-w[i]]+v[i],如果不放入背包中,当前背包的总价值就为memo[i-1][j],使用这两种情况的最大值更新数组数据 代码: #include <iostream> #include <vector> using namespace ... 阅读详情

首先,动态规划的最基本要求在于无后效性——即结果态之和之前某态有关,并且对于该之前态我们并不关心它到底是怎么来的——和n到n+1的跳跃一样,它也是依赖转移方程得来。

比如0-1背包:我们只要永远依赖dp i j=max(dp i-1 j,dp i-1 j-wi +vi)这个转移方程即可,并不在乎它具体细节。

从0-1背包衍生出:完全背包,多重背包,满背包问题等。

完全背包:每一件物品的数量无穷,请问如何装载?

dp i j=max(dp i-1 j,dp i j-wi+vi)

多重背包:每一件物品都有确定的数量,请问如何装载?

dp i j=max(dp i-1 j,dp i-1 j-k*wi+k*vi)(k从1到numi依次循环,找最大的带入)

满背包:我们需要把初始的第一行数组设置为负无穷大。

day1的两道dp的两道练习题目:

1,hdu2084数塔

2,hdu4054NumberString

新结论:用直线亦或是折线划分平面时,我们把新增的点的数量加1即是新增的面的数量。

新技术:对二维数组初始化时:int num[3][3]={{1},{1,2},{1,2,3}}


1D1D动态规划 1D1D动态规划的转移式是长这样的: 对于形如f(x)=min(f(i)+w(i,x),1<=i<=n−1f(x)=min(f(i)+w(i,x) ,1<=i<=n-1f(x)=min(f(i)+w(i,x),1<=i<=n−1的状态转移方程,记p[i]p[i]p[i]为令f[i]f[i]f[i]取到最小值的jjj的值,即p[i]p[i]p[i]是f[i]f[i... 阅读详情

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