一句话说明剪枝、分治和动态规划

算法基石：剪枝、分治与动态规划详解
最新推荐文章于 2025-09-25 21:01:36 发布
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本文探讨了三种关键的算法设计策略：剪枝技术通过限制条件简化问题，分治法通过拆分与合并子问题，而动态规划则利用记忆化避免重复计算。深入理解这些方法有助于提高代码效率和解决复杂问题。

剪枝
通过增加限制条件，以剪去一定不满足条件的问题域。

分治
将问题域划分为多个子问题域，然后都这些问题域分别求解后，在将所得的所有解融合。

动态规划
将计算过程中的结果保存下来重复使用，避免无必要的重复计算。

跳跃游戏 （动态规划剪枝/前缀和/滑动窗口/BFS剪枝）
weixin_45532984的博客
03-13 1138
跳跃游戏是一种典型的算法题目，经常是给定一数组arr，从数组的某一位置i出发，根据一定的跳跃规则，比如从i位置能跳arr[i]步，或者小于arr[i]步，或者固定步数，直到到达某一位置，可能是数组的最后一个位置，也有可能是某一特别的数值处。 青蛙跳台 爬楼梯最小成本 leetcode1696跳跃游戏 VI leetcode1413逐步求和得到正数的最小值 leetcode55 跳跃游戏 leetcode45跳跃游戏 II leetcode1306 跳跃游戏 III
什么样的问题应该使用动态规划？
weixin_52093215的博客
05-05 785
动态规划问题特点总结
14数据结构与算法刷题之【深搜&宽搜递归&分治&剪枝回溯】篇
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
08-19 593
除了去年11月份以及今年近几月的算法刷题之外，只有在当时20年蓝桥杯准备的时候才刷过一些题，在当时就有接触到一些动归、递归回溯、贪心等等，不过那会也还是一知半解，做的题目也特别少，因为考虑到之后面试有算法题以及数据结构算法对于一个程序员十分重要，我也开始了刷题之路。我目前的学习数据结构与算法及刷题路径：1、学习数据结构的原理以及一些常见算法。2、代码随想录：跟着这个github算法刷题项目进行分类刷，在刷题前可以学习一下对应类别的知识点，而且这里面每道题都讲的很详细。牛客网—面试必刷101题。
LeetCode 139. 单词拆分 - 动态规划与BFS剪枝详解
最新发布
m0_52114506的博客
09-25 986
题目描述：给定一个字符串 s 和一个字符串字典 wordDict，判断 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。字典中的单词可以重复使用。原题链接：https://leetcode.cn/problems/word-break/难度等级：Medium相关标签：字符串、动态规划、哈希表、BFS、剪枝| 解法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
分治法小结
让代码改变世界
11-19 6245
这几天看完了分治算法，今天来做一个总结。 算法背景：分治法是算法学习中遇到的第一个算法设计思路（递归其实更偏向于一种编程技巧而并非单独的算法），但算法并不像刚接触算法的人该学习的内容。说白了，算法还是比较难的。 分治法是一种说起来简单做起来难的算法。说起来简单是因为算法的设计思路是完全符合人的思维过程的：分而治之嘛，在面向过程的程序设计中我们都有这样的体会，把一个复杂的问题模块化，每个模块实现
动态规划、贪心、回溯剪枝学习
m0_53846741的博客
07-03 249
动态规划、贪心、回溯剪枝学习
用分枝界限 回溯+剪枝 动态规划 解决01背包问题
11-24
问题描述：给定一个容量为C的背包及n个重量为wi，价值 为p1的物品，要求把物品装入背包，是背包的价值最大， 此类问题为背包问题。物品或者装入背包，或者不装入背 包，称之为0/1被包问题 假设xi表示物品i被装入背包的情况，xi = 1表示物品装 入背包，xi = 0表示物品没装入背包，根据题目要求，有 下列约束函数 SUM(wi*xi) <= C,bestp = MAX(pi*xi) where 0 <= i < n 解决方法：0/1背包问题有多种解决方法，本实验用动态规 划，回溯，分支界限三种方法进行解题
动态规划面试题集：从爬楼梯到零钱兑换
m0_65203311的博客
03-16 817
70、爬楼梯最简单模板（动态规划）198 打家结舍322 零钱兑换注意：初始化amount+1的数组 ，考虑金额为0的情况金额为0是动态规划算法的基础情况。dp[0] = 0 表示凑成金额0需要0个硬币，这是一个逻辑起点，从这里我们可以开始构建其他金额的解。考虑金额为0的情况有几个重要原因：基础情况（Base Case）：金额为0是动态规划算法的基础情况。dp[0] = 0 表示凑成金额0需要0个硬币，这是一个逻辑起点，从这里我们可以开始构建其他金额的解。
SB 优快云 居然收费！推荐系统相关论文一句话总结（CTR）
Salmon1122的博客
12-09 2950
推荐系统CTR方向相关论文一句话总结
基于分治算法的邮局选址问题Python实现
若涉及多个邮局且使用动态规划或分治结合贪心策略，时间复杂度可能上升至O(kn²)或更高，因此如何通过预处理、剪枝、近似算法等方式优化运行效率成为研究重点。 “数据结构”的选择直接影响算法实现效果。例如，...
其实就是分治的分对应着二叉树往下找，合对应着父节点获得子节点的结果处理并往上返回结果 回溯则是将父节点进行保存或处理，并继续选择下一个节点，那个节点访问完了，会到当前父节点进行下一个节点访问时，对保存或处理数据进行回退，回退到没有访问上一个子节点的状态， 我就只问一句话，这两个是否就是对应着自底向上的dfs与自顶向下的dfs
05-10
引用3则说明分治常使用递归实现，如归并和快速排序。这些引用支持我之前关于分治对应后序遍历（自底向上）、回溯对应前序遍历（自顶向下）的观点。 用户可能希望明确两者的区别，比如参数传递方式（函数参数 vs ...
经典动态规划-从DFS到递归转迭代+剪枝（经典动态规划）
qq_43164662的博客
04-16 1107
动态规划思想如何得到？为什么以下就想到动态规划？可以先DFS打个基础，然后体会其中的缺点，然后剪枝改进，递归再转迭代，那么就是经典的动态规划了。
动态规划（浅层基础）
YXXXYX的博客
07-23 391
引言 在我看来动态规划和递归有很大的相似性，可以说动态规划就是剪枝后的递归，它舍去了递归重复的步骤，在时间复杂度上相对于递归有着非常大的提升，就比如说斐波那契数列（下题有）用递归的时间复杂度是指数级，而用动态规划则可以将其优化为线性级，且动态规划还可以继续进行优化使其空间复杂度大大减小，这就是动态规划进阶的内容了； 做动态规划类的题目有很多相似的套路和方法，开始肯定会有一些困难，题目见多了就会发现好多题有着相似的解法； 我的一般做题步骤是： 1，先找最后一步并定义一个dp[i]数组元素的含义（不一定是数组由
动态规划（DP）的学习总结（二、线性DP、LIS、LCS、最大值+路径、多重背包及优化、剪枝、单调队列、倍增）
JYR8758的博客
03-07 1515
动态规划（DP）的学习总结（二、线性DP、LIS、LCS、最大值+路径、多重背包及优化、剪枝、单调队列、倍增）
决策树之剪枝原理与CART算法
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决策树学习笔记（二） 继续关于决策树的内容，本篇文章主要学习了决策树的剪枝理论和基于二叉树的CART算法。主要内容： 1.理解决策树损失函数的定义以及物理含义 2.基尼指数的主要两个作用 3.理解CART剪枝原理，以及它的基本假设和核心思想
算法：连续邮资问题（回溯+动态规划+剪枝）
xiaoyeNN的博客
11-14 1万+
问题描述 假设国家发行了n种不同面值的邮票，并且规定每张信封上最多只允许m张邮票。连续邮资问题要求对于给定的n和m的值，给出邮票面值的最佳设计，即在1张信封上可贴出从邮资1开始，增量为1的最大连续邮资区间。例如，当n=5和m=4时，面值为（1,3,11,15,32)的5种邮票可以贴出邮资的最大连续邮资区间是1－70。 问题分析 对于连续邮资问题，用n元组x[1:n]表示n种不同的邮票面值，并约定它...
【XSY3979】数据结构（分治，剪枝）
ez_lcw的博客
03-26 197
题面 数据结构 题解 挺神奇的一道题。 正解是对 yyy 坐标分治。 每次考虑 yyy 坐标在 [l,mid][l,mid][l,mid] 范围内的红点和 yyy 坐标在 [mid+1,r][mid+1,r][mid+1,r] 范围内的蓝点匹配成点对的贡献。 考场上尝试过这种做法，但发现时间复杂度不对劲就弃掉了。 但有一种极妙的剪枝方法，它结合了题目特殊的询问条件，得出并依靠了下面的这条结论： 只有选择的红点为 yyy 坐标在 [l,mid][l,mid][l,mid] 范围内权值最大的那个红点、或者选择的
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