bertzhang的专栏

line_A_cost是生产线A的代价;line_B_cost是生产线B的代价AB_cost是从生产线A转到生产线B的代价BA_cost是从生产线B转到生产线A的代价代码如下：#include #include void ProductionLine(std::vector& line_A_cost, std::vector& line_B_cost,

动态规划中的矩阵乘法问题是一个非常典型的题目，熟悉了这个问题，将有利与解决如下几个相关问题，其实这些问题都是同一类问题：1、最优二叉查找树问题，算法导论P212 15.5章节2、求数组中最长递增子序列 编程之美P194 2.16章节下面是实例程序：#include #include #include templateclass ArrayInternal { public

这个问题和矩阵相乘比较相似，但因为它只需要计算A[1...j]的代价，因此比矩阵相乘少了一层循环，矩阵相称的复杂度是n的3次方，这个问题的复杂度是n平方的。要把数据打印出来，破费了一点周折，需要好好理解，其中递归退出的条件是，数组记录的位置和自身的位置相同，但这个位置的数据也要输出，因此在else语句中输出最前面的哪个数据，同时最后一个数据需要保存在临时变量，压入栈中，待递归返回时输出数据，整个编

程序代码如下：#include #include #include templateclass DualArrayInternal { public: DualArrayInternal(T* array_data, size_t column_num) : array_data_(array_data), column_num_(column_num) { } T& o

参考文献[2]给出了非常清楚的解法描述，阅读参考文献[2]就可以很好的理解背包问题的构建过程了，参考文献[1]给出了很多0/1背包相关的问题，而且在参考文献[1]中还给出了一种空间节约的求解方法，通过画求解的矩阵图，可以很好的理解为什么参考文献[1]的节省空间的思想。即为什么第2次循环要从v降低到1，因为没一行使用了同一个数组，计算数组后面的值时会用到前面的值，如果从前向后修改数组，当用到数组前面

参考文献：http://www.cs.huji.ac.il/course/2004/algo/Solutions/bitonic.pdfhttp://www.cppblog.com/doer-xee/archive/2009/11/30/102296.html

问题和LCS相似，但是要求最长的字串必须连续。同样可以采取动态规划方法，分别使用两个数组来保存中间计算结果：1）一个保存当到达位置i,j时，最大的字串长度；2）另一保存以i,j为截止的位置的连续字串的长度；每次如果a[i] == b[j]时，比较max_length[i-1][j-1]和length_endinghere[i][j]来进行决策，具体见程序如果a[i] != b[

题目：对于一个字符串a可以通过增加一个字符、删除一个字符、修改一个字符，将字符串a变成字符串b，例如a= abcddefgb = abcefg可以通过a字符串删除两个dd得到b字符串，也可以通过b字符串增加dd编程a字符串，从上面的分析可以知道，增加和删除的代价必须是相同的，这样a字符串变成b字符串的代价和b字符串变成a字符串的代价才会是相同的，否这可能产生代价不对称的情况。其实我

文献[1][2][3]都是相同的解法，其中[4]的评论中有完整的解法，但不是很好理解，直到写这个文章时，还是不太理解。文献[5]dlyme的回帖给了一个很好的思路，他的原文如下：假设S=(a[1]+a[2]+...+a[n]+a[n+1]+...+a[2n])/2，那么这是个和0-1背包类似的动态规划问题，区别之处就是取的个数受到限制，必须得取足n个元素。用dp(i,j,c)来表示