暴力递归到动态规划

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暴力递归到动态规划

 

N皇后

N皇后问题是指在N*N的棋盘上要摆N个皇后，要求任何两个皇后不同行、不同列，也不在同一条斜线上，给定一个整数n，返回n皇后的摆法有多少种。n=1，返回1；n=2或3,2皇后和3皇后问题无论怎么摆都不行，返回0；n=8，返回92

 

 

 

动态规划详解（二）：从暴力递归到动态规划的完整优化之路
xiaoyu❅的博客
03-08 2004
动态规划（Dynamic Programming, DP）本质是一种通过**"聪明的穷举"解决问题的思想。它的核心是发现重叠子问题和最优子结构**，并通过存储中间结果避免重复计算。暴力递归 → 发现重复计算 → 记忆化搜索 → 推导状态转移 → 自底向上动态规划定义状态：明确dp数组的含义推导转移方程：分析状态间的关系初始化：设置边界条件确定遍历顺序：保证前置状态已计算输出结果：从dp数组中提取答案。
一篇文章带你搞懂动态规划（由暴力递归到动态规划）
三分梦的博客
02-12 1735
这里进行初始化构建两个表：fmap 和 gmap 来存储状态， 进行优化， 分析取值范围， 在每次调用的时候加入两个表， 且在每次调用函数的时候返回当前状态值， 且如果没有计算过当前状态的话， 那么进行计算并更新此状态。两种情况： 先手 - > 10， 后手 - > 30 || 先手 - > 30， 后手 - > 20。这里因为最优策略， 先手肯定会聪明的选取好的方案， 把较次的留给后手（20）， 而动态规划相当于是对已经计算的状态结果进行存储， 从而在调用的时候。此题发现在构建dp表的时候， 两个变量。
数字字符串转化问题：从暴力递归到动态规划详解
Mr.Ayao's blog
01-02 914
给定一个仅包含数字字符的字符串，我们需要计算这个字符串能够被转化为多少种字母组合。那么一个数字字符串比如"111”就可以转化为:"AAA”、"KA"和“AK”动态规划解法的思想是通过状态转移来计算每个位置的转换方式数。给定一个只有数字字符组成的字符串str，返回有多少种转化结果。规定1和A对应、2和B对应、3和C对应…因此，任务是计算所有可能的转换结果的数量。个字符能够转化的不同的方式数。
从暴力递归到动态规划进阶
清崎教练
10-11 286
“从0开始做LeetCode”之从暴力递归到动态规划进阶   1.换钱的方法数
从暴力递归到动态规划（六）
KudouShinichi3的博客
05-11 652
从暴力递归到动态规划已经接近尾声，动态规划所有的内容都在这几篇文章中了，这篇文章主要是做一些总结。在总结之前，我们先回顾一下之前改写的整个套路。
6.暴力递归转动态规划
weixin_44897707的博客
03-24 1218
动态规划 1.什么是动态规划？ 动态规划就是暴力递归（回溯）的过程中有重复调用的过程，动态规划在算过每次调用后把答案记下来，下次再遇到重复过程直接调用这个行为就叫动态规划。 动态规划就是对有重复调用过程的暴力递归过程的优化。 例子：斐波那契数列f(n) = f(n - 1) + f(n - 2),f(1) = 1, f(2) = 1。求f(5) 可以看出求F（5）的过程中会有很多的重复调用（红色的为重复调用），这种重复过程会浪费大量的时间。 如果我们重复过程我们之前算过，我们给它记到一个表里去，如果下次再
0/1背包问题：从暴力递归到动态规划详解
Mr.Ayao's blog
12-31 1951
题目： 有一组数量为 n 个物品，每个物品都有重量w 和价值v 给定一个背包bag，背包装的物品不能超过背包最大载重容量返回背包bag 能装下的最大价值1. 物品的重量和价值：2. 背包的容量：暴力解法的核心是递归，通过逐一决策每个物品是否放入背包，最终找到最优解。状态定义：递归逻辑：递归终止条件： 动态规划解法 递归的暴力解法有重复子问题，导致了大量的重复计算。为了解决这个问题，我们可以使用动态规划来优化。状态定义：状态转移：边界条件： 测试方法 示例解析 假设：我们希望找到在容量为
从暴力递归到动态规划
李滚滚的博客
05-21 1560
文章目录1. 递归2. 动态规划 1. 递归 2. 动态规划
分解贴纸问题：从暴力递归到动态规划详解
Mr.Ayao's blog
01-03 810
暴力递归的思路是通过递归遍历所有可能的组合，每次选择一个贴纸，减去目标字符串中可以被该贴纸覆盖的字符，递归解决剩下的部分，直到目标字符串为空或无法拼接为止。通过存储已经计算过的子问题的结果，可以大大减少计算的次数。如果在递归过程中遇到已经计算过的子问题，就直接返回缓存中的结果，而不重新计算。我们可以从收集的贴纸中切割字母并重新排列它们，且每种贴纸的数量是无限的。这道题的关键是利用每个贴纸拼出目标字符串，而每个贴纸的数量是无限的，实际上是自顶向下的递归方法，它通过递归的方式计算每个子问题的解，
从暴力递归到动态规划：最长公共子序列的算法优化之路
AI 算法实战派
05-30 853
Git的“diff”功能需要找出两个版本代码的差异；生物信息学中需要比对DNA/蛋白质序列的相似性；自然语言处理中需要计算两段文本的重复程度。这些场景都指向一个经典问题——最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）。本文将聚焦LCS问题的解法优化，从最原始的暴力递归开始，逐步升级到动态规划，带你理解“如何用聪明的算法代替笨力气”。本文将按照“问题引入→暴力递归解法→分析低效原因→动态规划优化→实战代码→应用场景”的逻辑展开。
动态规划之二—— 从暴力递归到动态规划_背包问题
xinran0703的专栏
07-22 782
所以做出这样的修改，当bag < 0 时，返回-1， 即一个错误值，然后每次选择“要”这个货物时，要预判一下如果“要了”这个货物是否会返回错误值，只有在返回值合法的情况的，才可以选择要这个index的货物。因为当bag == 0 时，但如果依然有货物，且货物的重量为0，但价值不为0，依然是可以放入背包的，因为根据题目要求，重量和价值仅仅是不为负，所以为零的可能性还是有的。（例图中 n == 3）1. 根据暴力递归可知，当index == 4，即index == W.size() 时， 返回值为0；
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
java暴力递归动态规划
03-10
### Java 实现从暴力递归到动态规划的优化 #### 暴力递归实现 对于某些问题，如零钱兑换问题，在最初阶段可以采用暴力递归的方法解决。然而这种方法存在大量重复计算的问题，效率低下。 ```java public int coin...
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