#dp中阶

最新推荐文章于 2025-05-03 15:39:40 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 动态规划dp
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jdplus/article/details/19919531
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DP V2.1a标准学习（一）
qflook的博客
07-01 1911
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优化：矩阵乘法
china_xyc的博客
05-04 2558
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，...
DP 万阶楼梯
TwinkleLemon的博客
03-15 212
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 1294
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经典问题：爬楼梯
bairui6666的博客
06-22 1002
最简单的dp问题
算法：计数类dp
m0_63997099的博客
04-07 1133
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
05-16 750
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....
DP V1.4标准简介
qflook的博客
05-08 2554
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。
线性DP(动态规划)
E___V___E的博客
05-03 1172
学习线性DP之前，请确保已经对递推有所了解。
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...
双馈风力发电机并网技术指南：关键技术解析与Word文档辅助研究 v3.5
07-31
双馈风力发电机并网技术的发展现状及其核心技术要点。首先阐述了双馈风力发电机的工作原理，即通过调节电机转子的转速和电流来实现高效的风能转换。接着重点讨论了并网技术中的三个主要方面：并网控制策略、电能质量控制以及电网稳定性维护。并网控制策略涉及对发电机转子转速、输出电压、频率等参数的精确控制；电能质量控制则强调采用滤波器和无功补偿等手段提升电能质量；电网稳定性维护关注实时监测和预测发电机运行状态，确保电网稳定。最后，文章提出结合Word文档进行深入研究，优化控制算法、选择合适的电力电子设备，并制定有效的电网故障应对策略。 适用人群：从事风电行业技术研发、运维管理的专业人士，以及对该领域感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解双馈风力发电机并网技术原理及应用的人群，旨在帮助他们掌握相关理论知识，指导实际工程项目的设计与实施。 其他说明：文中还提及了一些实际项目案例，有助于读者更好地理解和借鉴成功经验。
langchain4j-community-redis-1.0.0-beta1.jar中文文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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07-31
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基于风光储并网的IEEE33节点配电系统Simulink模型：能量存储与故障处理策略 系统版
最新发布
07-31
基于风光储并网的IEEE33节点配电系统Simulink模型的设计与实现。主要内容涵盖三个方面：一是风光储容量协调机制，即在风光发电过剩时将多余能量储存，而在风光发电不足时由储能系统补充供电；二是电流保护机制，通过监测实时电流并在超过阈值时自动断开并网部分，确保系统安全；三是故障处理策略，当检测到故障时迅速切断并网部分，防止故障扩散。文中提供了具体的MATLAB代码片段，展示了如何实现这些机制。 适合人群：电力系统研究人员、新能源技术开发者、Simulink建模爱好者。 使用场景及目标：适用于研究和优化分布式能源系统，特别是风光储一体化的配电网络。目标是提高清洁能源利用率，增强系统的可靠性和安全性。 其他说明：该模型不仅有助于学术研究，还可以应用于实际工程项目的仿真测试，帮助工程师更好地理解和解决复杂电力系统中的问题。
MATLAB环境下基于改进最大相关峭度解卷积算法的滚动轴承故障诊断技术研究与应用
07-31
基于改进最大相关峭度解卷积(MCKD)算法的滚动轴承故障诊断技术及其在MATLAB环境下的实现。MCKD算法通过设计一个新的目标函数——相关峭度，优化FIR滤波器，从而有效地抑制噪声并突出信号中的冲击成分。改进版本解决了传统MCKD需要预先设定故障特征频率的问题，通过迭代算法自动估计信号周期。此外，还探讨了与其他信号处理方法（如CEEMD）结合的应用，以及在机械振动、金融时间序列等多个领域的潜在应用。 适用人群：从事机械设备故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对振动信号处理感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要从强噪声背景下提取周期性冲击特征的场合，如滚动轴承故障诊断、机械振动监测等。目标是提高故障诊断的准确性，特别是在早期故障检测方面。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB实现代码片段，展示了算法的关键步骤和技巧。同时，讨论了算法在不同应用场景中的表现和参数调优的方法。
javaagent-1.1.3.jar中文文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
langchain4j-community-neo4j-spring-boot-starter-1.0.1-beta6.jar中文文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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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