蓝桥杯 最大的算式——动态规划

最新推荐文章于 2023-01-30 08:04:10 发布
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本文介绍了如何使用动态规划算法解决蓝桥杯比赛中的一道问题，目标是找到一组数字和乘号组合成的最大算式。通过设立dp[i][j]表示i个元素中有j个乘号时的最大值，利用状态转移方程递归分解问题，最终得到最大值。
问题描述
　　题目很简单，给出N个数字，不改变它们的相对位置，在中间加入K个乘号和N-K-1个加号，（括号随便加）使最终结果尽量大。因为乘号和加号一共就是N-1个了，所以恰好每两个相邻数字之间都有一个符号。例如：
　　N=5，K=2，5个数字分别为1、2、3、4、5，可以加成：
　　1*2*(3+4+5)=24
　　1*(2+3)*(4+5)=45
　　(1*2+3)*(4+5)=45
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蓝桥杯专题之动态规划
qq_53133234的博客
04-07 1561
题目列表： 2015年：生命之树 2017年：最长公共子序列 2018年：测试次数 2019年：数列求值 2020年：矩阵 2021年：砝码称重
蓝桥杯凑算式——python
qq_51718832的博客
03-25 599
题目如下 凑算式 这个算式中AI代表19的数字，不同的字母代表不同的数字。 比如： 6+8/3+952/714 就是一种解法， 5+3/1+972/486 是另一种解法。 这个算式一共有多少种解法？ 注意：你提交应该是个整数，不要填写任何多余的内容或说明性文字。 题目解析 这道题需要用到全排列，但是正好python有着一个这样的函数，我们直接就用python暴力求解了 from itertools import permutations res = 0 s = [str(i) for i in range
算法练习 (一)
weixin_33697898的博客
01-08 299
　　四月初就听说有个"计算机程序设计大赛", 原本以为只是系里的一个小竞赛, 做个WinForm小程序啥的, 所以到辅导员那边报了名, 这一个来月的时间大部分都花在VB.NET和C#上了. 今天上午去学校主页"公布栏"里才得知学校在选拔ACM的队伍, 尽管入选希望渺茫, 但辅导员已经把俺名单报上去了, 没有办法了, 去凑个热闹, 如果在学校里的选拔竞赛中名次还可以的话, 可以拿个奖状什么的:-)但...
蓝桥杯-动态规划
qw160的博客
08-15 870
动态规划原理 见onenote笔记 题目： 有 n 种（每一种有无数个）重量和价值分别为Wi,Vi的物品，现从这些物品中挑选出总 量不超过 W 的物品，求所有方案中价值总和的最大值。 Input: 输入包含多组测试用例，每一例的开头为两位整数 n、W（1<=n<=10000,1<=W<=1000） ，接下来有 n 行，每一行有两位整数 Wi、Vi（1<=Wi<=10000,1<=Vi<=100） 代码 package august15; public cla
蓝桥杯—动态规划
as you know, nlp is fantasitc!
04-06 1214
写在前面：通过在B站看闫氏dp分析法，进一步深入理解动态规划，这里学完之后总结一下，方便复习，因为这也是一个常看常新的内容 动态规划的核心问题：有限集中的最值问题（最大值、最小值、数量、存不存在） 分析过程：分为两个阶段 1、状态表示 包含：集合和属性（max、min、bool，一般问的是什么，属性就是什么） 2、状态计算 a、将一个整体的问题划分成多个子集问题（如求最大值，可以先求每个子集的最大值，然后求子集间的最大值） b、怎么划分子集?（要求不重复、不遗漏） 划分依据：寻找最后一个不同点 3、经典问题
蓝桥杯 最大算式
两水先木示的博客
07-24 642
第二次分析动态规划dp
蓝桥杯9数算式——python解答
qq_51718832的博客
02-22 297
题目如下 观察如下的算式： 9213 x 85674 = 789314562 左边的乘数和被乘数正好用到了1~9的所有数字，每个1次。 而乘积恰好也是用到了1~9的所有数字，并且每个1次。 请你借助计算机的强大计算能力，找出满足如上要求的9数算式一共有多少个？ 注意： 总数目包含题目给出的那个示例。 乘数和被乘数交换后作为同一方案来看待。 解答代码 我们也是分别列出所有选择，之后采用分解的方法进行计算，最后记得去重 res = 0 import itertools def check(x): g
Java蓝桥杯试题集——算法训练ALGO-116——最大的算式
LimonSea的博客
02-22 752
题目要求 解题思路  动态规划，今天才弄明白QAQ，借鉴了这位大佬的博客，曹磊的博客 写的很好！但是我觉得我的循环方式更容易理解嘿嘿嘿~ 首先建立如下图的数组，行数代表前几位数，列数代表有几个乘号。将第0列赋值为前i个数的和。（没有*号，全是+号，比如第4行就是前4个数的和） 然后从第1列开始循环，*至少要在第二个数字之前出现，所以index=2。第一列应该是所有有1个*的最大值。求的...
蓝桥杯竞赛题——第七届第3题【凑算式】
qq_37763204的博客
03-21 398
凑算式     B      DEFA + --- + ------- = 10     C      GHI     （如果显示有问题，可以参见【图1.jpg】）    这个算式中A~I代表1~9的数字，不同的字母代表不同的数字。比如：6+8/3+952/714 就是一种解法，5+3/1+972/486 是另一种解法。这个算式一共有多少种解法？注意：你提交应该是个整数，不要填写任何多余的内容或说...
蓝桥杯——动态规划专题
u011612364的博客
06-03 617
集合划分原则：不重不漏，找最后一个不同点 整数划分问题 选择( 背包) 区间dp 区间dp循环的时候可以先循环区间的长度 例题 密码脱落 https://www.acwing.com/problem/content/1224/ 增加的就是原字符中中不是回文序列的字符的数量 一. 状态表示 l,r之间的回文子序列的长度 二. 状态划分 L,R都在集合里 f[l+1,r-1] + 2 L在集合里 f[l,r-1] R在集合里 f[l+1,r] L,R都不在集合里 f[l+1,r-1] 区间dp循环的时候可以
K好数 蓝桥杯 （动态规划）
myszpl的博客
01-28 1683
这题是本人遇到的第一道动态规划的题目，在百度上找了很多资料后都不能理解（菜鸡）。写下我理解的过程，帮助其他新人一起进步。 先上题目： 算法训练 K好数 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字，那么我们就说这个数是K好数。求L位K进制数中K好数的数目。例如K = 4，L = 2的时候，所有K好数为11、13、20、2...
蓝桥杯-最大的算式
Jaster_wisdom的专栏
03-22 980
题目大意：给定一个数字序列，要求在其中插入固定个数的*和加号+，使得算式的结果最大。题目分析：我们用sum[i]保留前i个数的和，用dp[i][j]保留前i个数中含有j个乘号的最大的结果。那么我们最终要求的是dp[N][K]。显然，dp[i][0]=sum[i]，因为没有一个乘号，所以就相当于求前n项和。我们自底向上求解。以题干中的数据为例子：N = 5, K=2五个数分别是：1 2 3 4 5i...
蓝桥杯 算法训练 最大的算式
weixin_34018202的博客
03-08 205
传送门 算法训练 最大的算式 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 　　题目很简单，给出N个数字，不改变它们的相对位置，在中间加入K个乘号和N-K-1个加号，（括号随便加）使最终结果尽量大。因为乘号和加号一共就是N-1个了，所以恰好每两个相邻数字之间都有一个符号。例如：　　N=5，K=2，5个数字分别为1、2、3、4、5，可以加成：　　1...
动态规划【蓝桥杯】
dangzefei的博客
04-02 761
动态规划最大的特点就是用空间换时间。 比如：同一道题用dfs可能只有90分，因为有测试用例会超时；而用动态规划就能很好的解决这一问题，因为动态规划是有记忆的dfs，这样就能省去很多不必要的重复搜索! 以下面这道题为例： DFS代码如下： /** * 从（i，j）位置开始搜索(往下滑雪) * @param a * @param i * @param j */ private static void dfs(int[][] a, int i, int j, int s..
蓝桥杯丨动态规划
Python、C++、HTML、Java
01-30 1964
本文主要介绍如何用Python解决动态规划的问题，在动态规划问题中，最主要的是找到问题的dp，即找到状态转移函数，当你找到了该问题的状态转移函数，你就成功了一半，下面我将介绍三类最主要的题型，对于这三类题型，分别有着不同的解题公式。
蓝桥杯 动态规划
於菟
05-08 463
动态规划 步骤 动态规划的的四个解题步骤是： 定义子问题 写出子问题的递推关系 确定 DP 数组的计算顺序 空间优化（可选） 动态规划本质是递推，核心是找到状态转移的方式，写出dp方程 经典题解 打家劫舍 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。
蓝桥杯——动态规划
WUHU648的博客
12-27 782
动态规划 导弹拦截 1．动态规划基本概念 1.1动态规划三要素 阶段﹐状态﹐决策。 如果把动态规划的求解过程看成一个工厂的生产线﹐阶段就是生产某个商品的不同的环节，状态就是工件当前的形态﹐决策就是对工件的操作。显然不同阶段是对产品的一个前面各个状态的小结﹐有一个个的小结构成了最终的整个生产线。每个状态间又有关联（下一个状态是由上一个状态做了某个决策后产生的)。 下面举个例子: 要生产一批雪糕﹐在这个过程中要分好多环节∶购买牛奶﹐对牛奶提纯处理﹐放入工厂加工加工后的商品要包装﹐包装后就去销售……，这样每个环节
蓝桥杯python练习——跳跃
最新发布
03-25
### 关于蓝桥杯 Python 中跳跃类题目及其解法 #### 题目背景与分析 蓝桥杯竞赛中的跳跃类题目通常涉及数组操作、动态规划 (Dynamic Programming, DP) 或贪心算法。这类问题的核心在于如何合理设计状态以及优化计算过程[^2]。 对于跳跃类问题，常见的场景包括： - **单向跳跃**：给定一系列位置和每一步可跳的最大步数，判断能否到达终点。 - **多方向跳跃**：允许向前或向后跳跃一定距离，求最小跳跃次数或其他目标函数值。 以下是针对此类问题的一个通用解决方案框架： --- #### 动态规划解决跳跃问题的思路 动态规划是一种常用的策略来处理跳跃类问题。其核心思想是定义一个 `dp` 数组，其中每个元素表示达到该位置所需的最少跳跃次数或某种最优条件下的代价。 假设我们有一个长度为 `n` 的数组 `arr` 表示各个位置的状态，则可以按照如下方式构建动态规划方程： ```python def min_jumps(arr): n = len(arr) dp = [float('inf')] * n # 初始化 dp 数组为无穷大 dp[0] = 0 # 初始位置不需要跳跃 for i in range(1, n): # 遍历每一个位置 for j in range(i): # 尝试从前一个位置跳到当前位置 if j + arr[j] >= i and dp[j] != float('inf'): # 如果可以从 j 跳到 i dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1) # 更新当前最少跳跃次数 return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 # 返回最后一个位置的结果 ``` 上述代码实现了基于动态规划的最小跳跃次数问题解答方法。 --- #### 使用贪心算法优化跳跃问题 除了动态规划外，某些特定条件下还可以采用更高效的贪心算法解决问题。例如，在“跳跃游戏”中只需要验证是否存在一种路径能够抵达终点即可，而无需关心具体的跳跃次数。 下面是一个典型的贪心算法实现例子： ```python def can_jump_greedy(arr): max_reach = 0 # 当前能到达的最远索引 for i, jump in enumerate(arr): if i > max_reach: # 若当前位置无法被覆盖则返回 False return False max_reach = max(max_reach, i + jump) # 更新最大可达范围 return True # 如果循环结束说明可以到达最后一位 ``` 此段代码利用了局部最优原则——即每次尽可能扩展所能触及的距离，从而保证整体效率最高。 --- #### 总结 无论是通过动态规划还是贪心算法解决跳跃类问题，都需要仔细考虑边界情况并选择合适的数据结构存储中间结果。此外，实际编程过程中还应注意时间复杂度控制以应对大规模数据集带来的挑战。 ---
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