代码随想录算法训练41 | 动态规划part03_343、96

原创 已于 2024-02-08 15:50:39 修改 · 521 阅读 · 8 ·
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#算法 #动态规划

于 2024-01-08 10:11:33 首次发布
本文介绍了如何通过动态规划方法解答LeetCode中的两道难题：343.整数拆分和96.不同的二叉搜索树，视频讲解详细解析了递推公式在解决问题中的关键作用。
代码随想录算法训练营第八天|字符串part02（KMP算法的应用）
欢迎光临花开富贵的博客
07-06 2891
2.处理前后缀不相同的情况：i从1开始，进行s[i]和s[j]（j从0开始）或s[i]和s[j+1]（j从-1开始）比较，不相同，也就是前后缀末尾不相同的话就要向前回退，j回退到next[j-1]（j从0开始）或next[j]（j从-1开始）。因为s[0]=t[0]=k[0]=s[3]，s[1]=t[1]=k[1]=s[4]，s[2]=t[2]=k[2]=s[5]，所以s[0-2]=s[3-5]；以此类推，得到字符串s[0-1]=s[2-3]=s[4-5]=s[6-7]，所以s[0-1]是最小重复子串。
代码随想录算法训练营43期 | Day 13 —— 二叉树part01
当代优秀青年的学习博客
08-14 1085
int val;
代码随想录算法训练56 | 动态规划part16_583、72
Hello__Word___的博客
01-23 436
本题和动态规划：115.不同的子序列 相比，其实就是两个字符串都可以删除了，情况虽说复杂一些，但整体思路是不变的。最终我们迎来了编辑距离这道题目，之前安排题目都是为了 编辑距离做铺垫。583. 两个字符串的删除操作。
代码随想录算法训练46 | 动态规划part08_背包问题总结篇
Hello__Word___的博客
01-14 480
关于 多重背包，力扣上没有相关的题目，所以今天大家的重点就是回顾一波 自己做的背包题目吧。关于多重背包，你该了解这些！
代码随想录算法训练57 | 动态规划part17_总结篇_647、516、总结
Hello__Word___的博客
01-24 459
647. 回文子串，求的是回文子串，而本题要求的是回文子序列， 大家要搞清楚两者之间的区别。动态规划解决的经典题目，如果没接触过的话，别硬想 直接看题解。516.最长回文子序列。
代码随想录算法训练营 | 动态规划 part05
Fern_v的博客
08-17 1062
这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的重量，并且具有不同的价值。小明的行李箱所能承担的总重量为 N，问小明应该如何抉择，才能携带最大价值的研究材料，每种研究材料可以选择无数次，并且可以重复选择。当 m = 2，n = 3 时，n = 3 这表示一共有三个台阶，m = 2 代表你每次可以爬一个台阶或者两个台阶。输入共一行，包含两个正整数，分别表示n, m 输出描述 输出一个整数，表示爬到楼顶的方法数。第一行包含两个整数，N，V，分别表示研究材料的种类和行李空间。
代码随想录算法训练营 | 动态规划 part06
Fern_v的博客
08-19 1962
现在有 N 种不同类型的矿石，每种矿石有一个重量 w[i]，一个价值 v[i]，以及最多 k[i]个可用。在这个行星上，有许多不同类型的矿石资源，每种矿石都有不同的重要性和价值。你需要选择哪些矿石带回地球，但你的宇航舱有一定的容量限制。输入共包括四行，第一行包含两个整数 C 和 N，分别表示宇航舱的容量和矿石的种类数量。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。给你一个整数 n ，返回 和为 n 的完全平方数的最少数量。第四行包含 N 个整数，表示 N 种矿石的可用数量上限。
代码随想录算法训练营 | 动态规划 part04
Fern_v的博客
08-17 809
1049. 最后一块石头的重量 II假设只有两块石头，那么就是答案，这两个石头的重量越相近，结果越小；重量相等时，结果为0；推演为两堆石头stones1和stones2，当两堆石头的重量最接近时，答案最小；对于本题；将石头分成两堆；使得这两堆石头的重量趋近于总重量的一半，这里两堆石头抵消的差值就最小了；如果总重量为sum，结果0-1背包问题：背包的最大容量为sum / 2i表示前i个石头，j表示背包最大容量；dp[j]容量为j的背包能装下的石头最大重量；
代码随想录算法训练营 | 动态规划 part01
Fern_v的博客
08-14 547
给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？需要 n 阶你才能到达楼顶。同样只与前两个状态有关；请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。阶向上爬一个台阶，并支付从楼梯第。阶向上爬两个台阶，并支付从楼梯第。只与前两个状态有关；个台阶向上爬需要支付的费用。个台阶向上爬需要支付的费用。
代码随想录算法训练营 | 动态规划 part07
Fern_v的博客
08-19 476
同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 在不触动警报装置的情况下 ，今晚能够偷窃到的最高金额。
代码随想录算法训练42 | 动态规划part04_背包问题1
Hello__Word___的博客
01-09 479
正式开始背包问题，背包问题还是挺难的，虽然大家可能看了很多背包问题模板代码，感觉挺简单，但基本理解的都不够深入。如果做过背包类问题，可以先看视频，很多内容，是自己平时没有考虑到位的。如果是直接从来没听过背包问题，可以先看文字讲解慢慢了解 这是干什么的。背包问题，力扣上没有原题，大家先了解理论，今天就安排一道具体题目。416. 分割等和子集。本题是 01背包的应用类题目。
代码随想录算法训练营43期 | Day 8——字符串part01
当代优秀青年的学习博客
08-09 561
给定一个字符串 s，它包含小写字母和数字字符，请编写一个函数，将字符串中的字母字符保持不变，而将每个数字字符替换为number。当i+2k，剩余字符少于k个时，将剩余字符全部翻转；给定一个字符串 s 和一个整数 k，从字符串开头算起, 每计数至 2k 个字符，就反转这 2k 个字符中的前 k 个字符。输入：[“H”,“a”,“n”,“n”,“a”,“h”]输出：[“h”,“a”,“n”,“n”,“a”,“H”]输入：[“h”,“e”,“l”,“l”,“o”]输出：[“o”,“l”,“l”,“e”,“h”]
代码随想录算法训练营43期 | Day 10——栈与队列part1
当代优秀青年的学习博客
08-11 549
【代码】代码随想录算法训练营43期 | Day 10——栈与队列part1。
代码随想录训练营 Day34打卡 动态规划 part02 62. 不同路径 63. 不同路径 II 343. 整数拆分 96. 不同的二叉搜索树
qq_42952637的博客
08-19 1223
代码随想录训练营 Day34打卡 动态规划 part02 62. 不同路径 63. 不同路径 II 343. 整数拆分 96. 不同的二叉搜索树
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 244
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
Louvain 算法
FionaDong的博客
12-12 201
Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
最新发布
m0_59624833的博客
12-15 561
hot100链表的两道题详解。
二次规划（QP）算法
weixin_43156294的博客
12-10 596
二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。
Conan-embedding整理
kexin197的博客
12-11 929
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
代码随想录算法精粹：动态规划、回溯、递归深度解析
在《代码随想录》系列文档中，作者通常会介绍动态规划的以下方面： - 状态定义：确定如何描述问题的当前状态。 - 状态转移方程：描述状态是如何通过决策从一个或多个之前的状态转变过来的。 - 初始化条件：确定初始...
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