第3章 动态规划，算法分析题3-3 漂亮打印

最新推荐文章于 2021-09-25 20:39:33 发布
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#动态规划

本篇博客探讨了如何使用动态规划解决一种单词打印问题，目标是找到最漂亮的打印方案，即使得打印的'丑陋'值最小。文中给出了不同输入情况下的例子，如n=5, mlen=11的案例，展示了如何计算每个单词开始的最小'丑陋'值m[i]，并定义了len()和ugly()函数辅助计算。" 83654831,8178677,3Ds MAX创建体积雾效果教程,"['3D建模', '渲染技术', '视觉效果', '游戏开发']


n代表单词的数目；

mlen代表一行可以打印的最大长度；

m[i]表示：以第i个单词作为打印的第一个单词时，打印的最小‘丑陋’值为m[i]；

len()函数返回改行打印第

最低0.47元/天 解锁文章
17、递归算法优化：动态规划的力量
sat99的博客
07-12 62
本文深入探讨了如何优化递归算法，特别是处理具有重叠子问题的递归算法。通过动态规划的两种技术——记忆化和自底向上法，提升递归代码的效率。文章结合具体示例，如斐波那契数列和最大值计算，展示了如何优化递归调用，减少不必要的重复计算。此外，文章还介绍了动态规划的应用场景、优势与局限性，并提供了相关练习，帮助读者巩固对动态规划的理解和应用。
动态规划之整齐打印
z84616995z的专栏
08-10 3740
动态规划之整齐打印，代码简单易懂，完整的呈现出如何利用动态规划方法解决问题。
算法分析实习-漂亮打印（动态规划）
10-12
n个单词，长度为l1（字母）、l2、l3…，打印在宽度为m（字母）的纸上，要求除最后一行外每行最后余下的空格数的立方和最小。用动态规划算法实现
动态规划的漂亮打印 acm
05-30
动态规划的例子#include<iostream> using namespace std; int c[1000]; //状态数组 const int num=10; const int M=20 ; const int MaxValue=10000; int l[num]={6 , 7 , 1 ,4 ,6 ,3 ,1 , 5 , 3 , 4 };//存储每具单词的长度 int p[1000]; //保存记录用于重构最优解的数组 //lc函数用来分类，把边界情况考虑进去 int lc(int i,int j) { int temp=0; for(int k=i;k<=j;k++) temp+=l[k]; int s=M-j+i-temp; if(s<0) return MaxValue; //从i到j的单词不能放在一行 if(j==10) return 0; //最后一行 else return s*s*s; } void PrettyPainting() { c[0]=0; //base case; int min; for(int j=1;j<=num;j++) { c[j]=MaxValue; for(int i=1;i<=j;i++) if(c[i-1]+lc(i,j)<c[j]) {c[j]=c[i-1]+lc(i,j);p[j]=i;} } cout<<c[10]; } int main() { PrettyPainting(); return 0;
动态规划——漂亮打印问题
tongjianfeng的专栏
10-12 4485
漂亮打印问题：给定n个英文单词组成的一段文章，各单词的长度依次为 ,要在打印机上打印这段文章，每行至多打印M的字符。一个单词不允许夸行。漂亮打印是指：在每行开始不留空格，行中每个单词之间只留一个空格，若一行打印第i到第j个单词，则此行尾部有 个空格。除最后一行外，希望各行尾部空格尽量少。以各行(除最后一行)的尾部空格数的立方和为漂亮打印的标准，简称漂亮指标。试设计漂亮打印的方案。
算法_动态规划_漂亮打印
huangxiang360729的博客
04-08 2567
import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner;public class Main { private static final int MAX=10000000; private static int n; private static int M; private static int[] arr;
动态规划；漂亮打印问题；时间复杂度O(n方); 思考方法记录在内；
总是在想,如果我能坚持2年,会是怎样?
03-31 4649
#include using namespace std;//漂亮打印问题//穷举法：根据递归树，当前层可以放前几个单词，下一层分别又可以放剩余的前几个单词， 所以穷举规模为指数级，不合理。//具有最优子结构性质：//当满足 : 求和{ (lengthOfWords i -> j) +(j-i) } <= M 时, 即i 到j的单词可以放入一行，此时 m[i
动态规划优化版漂亮打印算法
### 知识点：动态规划算法分析 动态规划（Dynamic Programming，DP）是解决复杂问题的一种算法策略，尤其适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。动态规划通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解，...
基于动态规划的漂亮打印算法实现与GUI应用
“漂亮打印”问题是算法设计与分析中的经典动态规划应用实例，其目标是将一段由n个单词组成的文本美观地排版到宽度为m的页面上。具体而言，每个单词具有固定的长度l₁, l₂, ..., lₙ（以字符数计），这些单词需依次...
漂亮打印分析及源码 详尽解释
11-26
### 漂亮打印算法分析 #### 算法背景与目标 “漂亮打印”是指在有限的空间内（如一行文字的长度），将一系列单词尽可能美观地排列起来的过程。其目标是在保证每个单词完整打印的前提下，使得行与行之间的空白分布...
漂亮打印的代码实现
01-04
给定由N个英文单词组成的一段文章，每个单词的长度（字符个数）依序为L1，L2，...Ln。我们要在一台打印机上将这段文章“漂亮地”打印机出来。打印机每行最多可打印M个字符。这里所说的“漂亮”的定义如下: 在打印机所打印的每一行中，行首和行尾可不留空格。行中每两个单词之间留一个空格。这样,如果在一行中打印从单词i到单词j的字符，则按打印规则，应在一行中恰好打∑L+j-i个字符（包括字符间空格），且不允许将单词打破。多余的空格数为M-j+i-∑L。除文章的最后一行外，希望每行多余的空格尽可能少。 因此，我们以各行（最后一行除外）的多余空格数的立方和达到最小作为“漂亮”的标准。
漂亮打印问题与动规模型的建立
petercsj的专栏
09-19 3465
这是算法导论动态规划一章的课后思考题题目如下：    由给定的n个英文单词组成一篇文章，每个单词的长度(字符个数)依次为l1,l2...要在一台打印机上将这段文章漂亮的打印出来．打印机每行最多可打印Ｍ个字符．这里说说的漂亮定义如下：在打印机所打印的每一行中，行首和行尾可不留空格；行中每两个单词之间可留一个空格；如果在一行中打印从单词i到单词j的字符，则按照打印规则，应该在一行中打印sum(
算法设计：动态规划
LI_XIAO_XING的博客
09-25 314
动态规划的原理： 首先我们来想一个这样的问题：分治法平时很好用，但是假如我的子问题有很多重复的部分，那我不晓得要多多少重复计算，例如这种算法： fib(n-1)和fib(n-2)的计算过程中有大量的重复： 太浪费了，我们可以这样算： 那这种问题我要怎么优化呢？： 看起来有点复杂，我的理解就是：子问题的解被重复利用了。 这样，动态规划正式上场： 什么时候可以用这个方法呢？： 接下来举一个例子： 注意注意注意：这里要求的是一个最简的计算的...
算法——动态规划算法（Java代码实现）
共勉
05-28 1776
动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法 动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。 动态规划与分治法不同的是： 适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。(即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解) 动态规划可以通过填表的方式来逐步推进，得到最优解. 背包问题 有一个背包，背包总承重
python 美化输出_让Python输出更漂亮：PrettyPrinter
weixin_39633891的博客
11-20 378
分享一个很实用的Python小工具，文章不是我原创，原文出自Introducing PrettyPrinter for Python，译文出处未能找到，如果有同学知道麻烦提醒我一下。PrettyPrinter是Python 3.6 及以上版本中的一个功能强大、支持语法高亮、描述性的美化打印包。它使用了改进的Wadler-Leijen布局算法，和Haskell打印美化库中的prettyprinter...
漂亮打印与动规模型的建立（续）
petercsj的专栏
09-20 1635
漂亮打印与动规模型的建立（续）题目如下：    由给定的n个英文单词组成一篇文章，每个单词的长度(字符个数)依次为l1,l2...要在一台打印机上将这段文章漂亮的打印出来．打印机每行最多可打印Ｍ个字符．这里说说的漂亮定义如下：在打印机所打印的每一行中，行首和行尾可不留空格；行中每两个单词之间可留一个空格；如果在一行中打印从单词i到单词j的字符，则按照打印规则，应该在一行中打印sum
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