动态规划模版

该代码示例展示了如何使用动态规划解决一个问题,定义了一个dpFunction函数,它接受问题规模n和输入数据向量nums。通过初始化dp数组,设置初始状态,然后用循环和状态转移方程计算最优解。最后返回dp[n]作为结果。

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DP模版

代码实现 

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int dpFunction(int n, vector<int>& nums) {
    // 定义并初始化dp数组
    vector<int> dp(n + 1, 0);

    // 设置初始状态
    dp[0] = 0;

    // 状态转移方程
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        // dp[i]的计算依赖于前面的状态
        // 根据题目的不同,此处可以有不同的状态转移方程
        dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i-1]);
    }

    // 返回最优解
    return dp[n];
}

int main() {
    int n = 5;
    vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5};

    int result = dpFunction(n, nums);

    cout << "The result is: " << result << endl;

    return 0;
}

在这个示例中,我们使用一个整数n来表示问题的规模,使用一个向量nums来存储输入数据。首先,我们定义并初始化一个长度为n+1的dp数组,用于存储子问题的最优解。然后,我们设置初始状态和边界条件。接下来,我们使用循环遍历从小到大的状态,并根据题目的不同设置不同的状态转移方程,通过计算得到dp[i]的最优解。最后,我们返回dp[n]作为问题的最优解。

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