动态规划 -- “最”系列题目

经典序列问题总结

最新推荐文章于 2025-05-29 09:37:01 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-29 09:37:01 发布 · 1.2k 阅读

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#动态规划

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43 篇文章

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本文总结了一系列经典的序列问题，包括最大序列和、最长递增子序列、最长公共子序列等，并探讨了不同序列问题的解决方案和技术要点。

自己做的“最”系列的题目，整理一下：

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动态规划（三角形求路径最大和）

内心毫无波动甚至还想笑的博客

08-31

3720

//递归求法，写递推公式/** * 动态规划 * 给定一个三角形，求一条从顶部到底部的路径，这条路径所有元素和最大，输出最大值 */ package dp; import java.util.Scanner; public class Main { /** * 7 * 3 8 * 8 1 0 * 2 7 4 4 *

算法系列--动态规划--背包问题(2)--01背包拓展题目

Mylvzi的博客

03-28

720

本题的难点就在于转化,光看数字无法得出什么有效的结论,我们将数字换为字母,看能得出什么结论:最后发现整个问题的思路很像目标和那道题目(就在上面),但是目标和那道题目最终求的是一个具体数字,本题要求的是最后的值的绝对值尽可能的小,还是套用和目标和一样的分析思路,整个数组的和是sum,可以根据匹配的符号不同分为两部分a,b假设a>b,则求得就是a-b的最小值,对于数组中的每一个数都是选或不选,这就是01背包问题的特征,可以使用01背包问题的思路解决。

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【动态规划】POJ-3176

weixin_30247781的博客

08-19

134

一、题目 Description The cows don't use actual bowling balls when they go bowling. They each take a number (in the range 0..99), though, and line up in a standard bowling-pin-like triangle like this: ...

算法设计练习题——动态规划

weixin_44357667的博客

07-21

1495

1.满足递归式F(n)=F(n-1)+F(n-2)和初始值F(0)=F(1)=1的数列称为斐波那契数列。考虑如何计算该数列的第n项F(n)。（1）说明根据递归式直接完成计算，将有子问题重复求解；（2）说明该问题具有优化子结构；（3）写出求解F(n)的动态规划算法，并分析算法的时间复杂性。（1）n为5时，要计算 F(4),F(3); F(3),F(2);F(2),F(1) F(2),F(1)。重复计算（2）优化子结构为：如果F(n）为第n项的斐波那契数，则F（n-1），F（n-2）分.

教你彻底学会动态规划——入门篇

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常敲代码手不抖

08-11

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动态规划相信大家都知道，动态规划算法也是新手在刚接触算法设计时很苦恼的问题，有时候觉得难以理解，但是真正理解之后，就会觉得动态规划其实并没有想象中那么难。网上也有很多关于讲解动态规划的文章，大多都是叙述概念，讲解原理，让人觉得晦涩难懂，即使一时间看懂了，发现当自己做题的时候又会觉得无所适从。我觉得，理解算法最重要的还是在于练习，只有通过自己练习，才可以更快地提升。话不多说，接下来，下面我就...

动态规划---编辑距离

m0_51431003的博客

10-03

2303

动态规划---编辑距离系列问题

动态规划-01背包

2302_80067378的博客

03-23

2481

站在巨人的肩膀上，写博客\(￣︶￣*\))，有趣，实在太有趣了

算法8、动态规划-背包

topsylily的博客

11-28

1145

放入当前元素,反向等于对前i-1个元素，背包容量为v-nums[i-1],能否装满，即dp[i][v] = dp[i-1][v-nums[i-1]]，且要满足v-nums[i-1] >= 0，否则只能不放入背包里了即dp[i][v] = dp[i-1][v]。若放物品i-1，反向说明前i-1个物品被选的容量不能超过v-w[i-1](要>=0否则只能不放该物品了->说明放入物品i-1就超重了), 则dp[i][v] = c[i-1] + dp[i-1][v - w[i]];无论容量是否允许都可以不放;

算法系列--动态规划--背包问题(1)--01背包介绍

Mylvzi的博客

03-27

1755

背包问题是动态规划中经典的一类问题,经常在笔试面试中出现,是非常具有区分度的题目背包问题的种类很多,变式多,也就使得背包问题的难度一般都很高,而01背包问题属于其中最基础,可以当做思考模版的题目,下面就来讲解–01背包问题前情提示:如果你没有动态规划的基础,还是尽量不要通过背包问题入门,先去做上几十到动态规划的题目再来学习背包问题。

动态规划-子数组系列——乘积最大子数组

2301_80689220的博客

10-20

588

【代码】动态规划-子数组系列——乘积最大子数组。

动态规划 - 斐波那契数列模型

最新发布

Distinguished_z的博客

05-29

937

本文介绍了leetcode中几道典型的斐波那契数列模型相关的题目。通过详细分析问题、定义状态表示、推导状态转移方程、初始化、填表顺序和返回值等步骤，给出了清晰的解题思路和代码实现。文章重点对“第N个泰波那契数”、“三步问题”、“最小花费爬楼梯”和“解码方法”等题目进行了深入讲解，并提供了空间优化技巧和多维解法。同时，强调了动态规划问题的边界处理和下标映射关系的重要性，为读者提供了一套完整的动态规划解题方法论。

面试算法高频08-动态规划-03

weixin_38805083的博客

04-28

1034

编辑距离问题通过动态规划将复杂的字符串转换问题分解为子问题，利用状态转移方程高效求解。关键在于正确定义状态和转移逻辑，边界条件的处理也至关重要。该解法是此类问题的经典解法，时间和空间复杂度均为多项式级别，适用于大多数实际场景。

动态规划：数塔问题

MANX98的博客

11-01

254

参考地址 #include<iostream> using namespace std; int ta[100][100]; int v[100][100]; int dp(int n) { for(int i=1;i<=n;++i)#初始化最优解 { v[n][i]=ta[n][i]; } for(int t=n-1;t>0...

数塔问题 (动态规划)

TSY_1222的博客

10-21

431

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2084 思路：从上往下推，数越来越多，结果状态太多，不好处理；则由下往上推，越往上数越少，最终归于一个数。(在数塔的最后一层加上n+1个0) 状态方程：dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i+1][j+1])+a[i][j]; C++代码实现： #include<...

HDOJ 1176 免费馅饼 -- 动态规划

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02-26

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题目地址：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1176 Problem Description 都说天上不会掉馅饼，但有一天gameboy正走在回家的小径上，忽然天上掉下大把大把的馅饼。说来gameboy的人品实在是太好了，这馅饼别处都不掉，就掉落在他身旁的10米范围内。馅饼如果掉在了地上当然就不能吃了，所以gameboy马上卸下身上的背

POJ 1661 Help Jimmy -- 动态规划

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题目地址：http://poj.org/problem?id=1661 Description "Help Jimmy" 是在下图所示的场景上完成的游戏。场景中包括多个长度和高度各不相同的平台。地面是最低的平台，高度为零，长度无限。 Jimmy老鼠在时刻0从高于所有平台的某处开始下落，它的下落速度始终为1米/秒。当Jimmy落到某个平台上时，游戏者选择让它向左还是向右

九度OJ 1480 最大上升子序列和 -- 动态规划

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03-01

5475

题目地址：http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1480 题目描述：一个数的序列bi，当b1 你的任务，就是对于给定的序列，求出最大上升子序列和。注意，最长的上升子序列的和不一定是最大的，比如序列(100, 1, 2, 3)的最大上升子序列和为100，而最长上升子序列为(1, 2, 3)。输入：输入包含多组测试数据。每组测

九度OJ 1501 最大连续子序列乘积 -- 动态规划

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03-02

5118

题目地址：http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1501 题目描述：给定一个浮点数序列（可能有正数、0和负数），求出一个最大的连续子序列乘积。输入：输入可能包含多个测试样例。每个测试样例的第一行仅包含正整数 n（n 第二行输入n个浮点数用空格分隔。输入数据保证所有数字乘积在双精度浮点数表示的范围内。输出：对