#dp中阶

最新推荐文章于 2025-10-11 09:02:20 发布
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本文精选了POJ平台上的经典算法题目，包括滑雪问题、神奇的口袋、0/1背包问题等，提供了详细的解题思路与代码实现，适合算法学习者深入理解与实践。
DP V2.1a标准学习（一）
qflook的博客
07-01 2389
DP是DisplayPort的简写，是视频电子标准协会（VESA）标准化的数字式视频接口标准，可用于板内芯片之间的连接，也可用于输出接口连接外部设备。DisplayPort是一种基于数据包的可扩展协议，用于传输视频和音频数据。DisplayPort 具有高度可扩展性，并具有保持向后兼容的能力。DP的接口形式主要有两种，分别是标准的DP接口和TypeC接口。DP包括主通道和辅助通道，其中主通道可以有1、2或4个差分对，用来传输音/视频数据；
DP V1.4标准简介
qflook的博客
05-08 3372
支持3种线缆（插头-插头）：C1、C2和C3，如下：支持2种尺寸适配类型（不同的插头-插座）：A1和A2，如下：支持1种延长类型（同类型插头-插座）：E1以及为了更好的EMC效果，对线序的相对位置也有推荐，如下：由于要传输高速信号，对线材和连接器的阻抗控制必定有严格的要求，例如DP连接器和绞线处（连接器的接线位置）要求阻抗100Ω±10%，正式的传输线就要求5%，过度阶段的斜率也有要求为5Ω/80ps；以及对测试夹具也要求走线不能超过5cm，阻抗控制在10%以内。
DP 万阶楼梯
TwinkleLemon的博客
03-15 242
问题描述：从第一阶楼梯开始，每次只能上一阶或者两阶 请问到达第n阶有多少种方案 输入一个t 代表样例数量，接下来t行每行有一个数字代表台阶数量 输出有t行，每行输出对应的方案数 simple input： 4 1 2 3 4 simple output： 1 2 3 5 容易想到初始条件：零阶一阶均为只有一种方案，下面我们看第i阶的情况 当前走到第i阶那么他的上一个状...
DP：斐波那契数列模型
2301_79969994的博客
06-28 1455
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来求解的算法设计技术。动态规划通常应用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。其基本思想是将问题分解成子问题，分别求解这些子问题，并将其结果保存起来以供后续使用，从而避免重复计算。定义子问题：将原问题分解成若干个子问题。确定状态和状态转移方程：通过递推公式或状态转移方程，确定子问题之间的关系。确定初始条件和边界条件：确定递推的起点。
DP优化：矩阵乘法
china_xyc的博客
05-04 2596
话说这是博主的第一篇博客。。。 咳咳咳，今天讲的是DP的一种优化策略——矩阵乘法 关于能用矩阵乘法优化的DP题目，有如下几个要求： 转移式只有加法，清零，减法etc.，max和min运算不允许 转移式中关于前几位dp结果得到的系数必须是常量 转移次数一般超级多 综上，举一个例子： dp[ i ]=a×dp[ i-1 ]+b×dp[ i-2]+c×dp[ i-3 ] 其中，a,b,c是常量，...
动态规划（DP）-入门篇
不会C++、害怕嵌入式且不爱看动漫的小趴菜
10-11 7293
本文精讲动态规划核心，对比递归与迭代实现，通过经典案例助你掌握解题框架
dp经典问题：爬楼梯
bairui6666的博客
06-22 1112
最简单的dp问题
算法：计数类dp
m0_63997099的博客
04-07 1293
根据问题的特性，合理定义状态，表示达到当前状态的可能情况数量。状态通常涉及考虑的元素个数、已选择元素的性质（如总和、最大值等）以及其他约束条件。
动态规划（DP）
Carroll的博客
05-16 859
70. 爬楼梯 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 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？ 注意：给定 n 是一个正整数。 示例 1： 输入： 2 输出： 2 解释： 有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶 示例 2： 输入： 3 输出： 3 解释： 有三种方法可以爬到楼顶。 3. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 4....
dp2-project:这是6月＃02 DP2项目存储库
03-15
2. **函数**：函数定义、函数表达式、箭头函数、回调函数、高阶函数、闭包。 3. **对象与原型**：对象创建、原型链、this指向、构造函数、类（ES6 Class）。 4. **模块系统**：CommonJS（Node.js中使用）、ES6模块...
显示/光电技术中的ST推出结合DP与HDMI的显示器SoC
11-09
STDP8028是意法半导体(ST)推出的一款创新的显示器系统级芯片(SoC)，它集成了DisplayPort 1.1a和HDMI 1.3接收器，为高阶全高清多媒体显示器提供了全面的解决方案。这款芯片旨在简化显示器设计过程，同时提升影像质量...
js代码-200607-跳台阶（DP）
07-15
标题中的“跳台阶（DP）”是指经典的动态规划（Dynamic Programming, DP）问题，这是一个在计算机科学和编程领域常见的算法思想。在这个问题中，通常设定一个有若干阶的楼梯，一个人每次可以跳1阶、2阶或者3阶，任务...
formula single.zip
最新发布
12-21
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/ab7f9bef0424 Homebrew Formulae Homebrew Formulae is an online package browser for Homebrew. It displays all packages in the Homebrew/homebrew-core and Homebrew/homebrew-cask. A Action is run periodically which pulls changes from each tap and deploys the site to Pages. JSON API It also provides a JSON API for all packages (or individual packages) in each tap and their related analytics. This JSON data is used for the creation of the HTML resources on this site. Currently available: List metadata for all formulae and casks Get metadata for each formula and cask List analytics events for all formulae and casks List analytics events for each formula and cask Read more in the JSON API documentation. Usage Ope...
Koopman遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究（Matlab代码实现）
12-21
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开，重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解（DMD）的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系，展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例，涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程，帮助读者理解并复现相关算法。同时，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景，体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群：具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础，熟悉Matlab编程，从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用；②掌握动态模态分解（DMD）算法的实现与优化；③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测；④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，对照理论推导加深理解；推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景；鼓励在实际数据上验证算法性能，并尝试改进与扩展算法功能。
TF卡循环图片显示-img-cycle
12-21
TF卡循环图片显示-img-cycle
基于Python的旅游景点智能推荐系统毕业设计实现（含源码、数据库与论文）
12-21
本资源提供一套完整的Python语言开发的旅游景点智能推荐系统，包含可执行的程序源码、结构化的数据库文件以及配套的毕业设计论文。该系统设计目标明确，架构清晰，代码编写规范且附有详细的中文注释，便于计算机相关专业的初学者理解与学习。项目在学术评审中获得了优异的成绩，体现了较高的完成度与实用性，适合作为高等院校毕业设计、学期综合性大作业或课程设计的参考范例。用户获取资源后，仅需按照说明进行基础的环境配置与部署，即可快速搭建并运行该系统，进行功能体验与二次开发。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统
12-21
本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
HLOA-BP基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
12-21
【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于角蜥蜴算法（HLOA）优化BP神经网络的风电功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该方法利用角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高传统BP神经网络在风电功率预测中的收敛速度和预测精度。研究涵盖了模型构建、算法优化、仿真测试与结果分析等环节，展示了HLOA-BP模型相较于传统BP及其他优化算法在预测准确性与稳定性方面的优势，适用于处理风电出力的随机性和波动性问题。; 适合人群：具备一定电力系统、机器学习或智能优化算法基础的高校研究生、科研人员及从事新能源预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场功率预测系统，提升短期与超短期功率预测精度；②为智能优化算法与神经网络结合的研究提供参考案例；③服务于电力系统调度、储能配置及电网稳定运行等场景下的数据支持需求。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注HLOA算法的寻优机制与BP网络的训练过程，通过对比实验深入理解模型性能提升的关键因素，并可根据实际数据调整参数以适配不同风电场环境。
（73页PPT）白酒品牌剧本式发布会活动方案76.pptx
12-21
（73页PPT）白酒品牌剧本式发布会活动方案76.pptx
代码中的dp是什么意思
03-08
<think>嗯，用户问代码中的dp是什么意思。首先，我需要回顾之前的对话。用户之前问过关于台阶问题的Python代码，我给出的回答里用到了动态规划的方法，可能提到了dp这个变量。现在用户想知道dp是什么意思。 首先，我需要确认dp在代码中的含义。虽然之前的代码里可能没有显式使用dp数组，但在动态规划问题中，dp通常是“dynamic programming”的缩写，也就是动态规划。这时候可能需要解释一下动态规划的基本概念，以及为什么在代码中用prev和curr来代替，可能用户看到其他地方有dp数组的例子，所以产生了疑问。 接下来，我需要用中文简单明了地解释dp的含义，可能需要举例子说明动态规划的工作原理。比如在台阶问题中，dp[i]表示到达第i阶台阶的方法数，递推公式是dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]。然后说明为什么在优化空间复杂度后，代码中没有显式的dp数组，而是用两个变量代替，这样用户就能理解代码中的prev和curr实际上起到了dp的作用。 另外，用户可能对动态规划不太熟悉，需要进一步解释动态规划的基本思想，比如将大问题分解为小问题，存储中间结果避免重复计算。同时，可能需要提到为什么在这个问题中可以优化空间，因为每个状态只依赖于前两个状态，不需要保存整个数组。 还要注意用户可能的背景，可能是一个刚开始学习算法的新手，所以需要用简单易懂的语言，避免使用过多专业术语，或者如果使用了术语，需要适当解释。例如，解释“状态转移方程”时，可以用更直白的话说“每一步的计算方法”。 最后，需要确保回答结构清晰，分点说明，让用户容易理解。可能还需要举例说明，比如用n=3时的计算步骤，说明dp数组的变化过程，以及如何优化成两个变量。这样用户能更直观地理解dp的作用和优化后的代码逻辑。 总结来说，回答应该包括： 1. dp的全称和含义； 2. 动态规划的基本思想； 3. 台阶问题中的具体应用，dp[i]代表什么； 4. 为什么代码中没有显式使用dp数组，而是用变量替代； 5. 可能的例子说明； 6. 扩展动态规划的其他应用，帮助用户建立更全面的理解。 需要确保回答准确，同时符合用户的知识水平，避免过于复杂或简略。</think>在算法领域，**dp** 是 **D**ynamic **P**rogramming（动态规划）的缩写。这是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题，并存储子问题解来优化计算效率的算法思想。 --- ### 在台阶问题中的具体体现： 1️⃣ **`dp[i]` 的含义** 表示到达第`i`阶台阶的总方法数。例如： - `dp[0] = 1`（地面本身算1种方法） - `dp[1] = 1`（只能跨1步到达第1阶） - `dp[2] = 2`（1+1步 或 直接跨2步） 2️⃣ **状态转移方程** 递推公式为： $$ dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] $$ （最后一步可能跨1阶或2阶） 3️⃣ **空间优化** 由于每个状态只依赖前两个状态，可以用两个变量代替数组： ```python prev, curr = 1, 1 # 相当于 dp[i-2] 和 dp[i-1] curr = prev + curr # 计算新的 dp[i] ``` --- ### 动态规划的核心思想 | 关键要素 | 说明 | 台阶问题示例 | |------------------|-----------------------------|---------------------------| | 最优子结构 | 大问题的最优解包含子问题的最优解 | 到达第n阶的方法数由n-1和n-2阶决定 | | 重叠子问题 | 不同路径会重复计算相同子问题 | 多次计算dp[3]等中间结果 | | 空间换时间 | 存储计算结果避免重复计算 | 用数组/变量保存历史状态 | --- ### 其他经典动态规划问题 - 背包问题 → `dp[i][j]`表示前i个物品在容量j时的最大价值 - 最长公共子序列 → `dp[i][j]`表示字符串A前i位和B前j位的最长公共长度 - 股票买卖问题 → `dp[i][0/1]`表示第i天持有/不持有股票的最大收益 理解`dp`的命名习惯后，您会发现它广泛出现在各类算法问题的解法中，是优化递归问题的利器✨
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