算法提高课第一章单调队列优化dp

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#动态规划

博客指出在动态规划（DP）中，当遇到类似滑动窗口的问题时，可使用单调队列进行优化，为解决此类DP问题提供了有效方法。

一些dp需要求类似于滑动窗口的问题，这时需要使用单调队列优化。

单调队列优化DP动态规划（1）
weixin_43908980的博客
12-23 752
目录 一.前言 二.例题1：单调队列本身的灵活应用——测量温度 1.题目 题目描述 输入 输出 输入样例 输出样例 2.思路 三.例题2：单调队列优化DP：猴子 1.题目 题目描述 输入 输出 输入样例   输出样例 2.思路  四.总结 一.前言 学好了单调队列不仅可以单独使用，他还可以有更多的广泛用途。这里我主要讲其对动态规划的优化，较简单。 二.例题...
acwing算法提高课
2301_79203206的博客
05-06 1046
包括Flood Fill、最短路模型、多源BFS、最小步数模型、双端队列广搜、双向广搜、A*、DFS之连通性模型、DFS之搜索顺序、DFS之剪枝与。包括筛质数、分解质因数、快速幂、约数个数、欧拉函数、同余、矩阵乘法、组合计数、高斯消元、容斥原理、概率与数学期望、博弈论等内容。包括数字三角形模型、最长上升子序列模型、背包模型、状态机、状态压缩DP、区间DP、树形DP、数位DP、单调队列优化DP、斜率优。约束、最近公共祖先、强连通分量、双连通分量、二分图、欧拉回路和欧拉路径、拓扑排序等内容。
Advanced 第一章 单调队列优化的DP问题
m0_52834070的博客
08-24 174
单调队列优化的DP问题
数据结构与算法-动态规划-单调队列优化（最大子序列和，旅行问题，烽火传递，绿色通道，修建草坪）
2401_84910613的博客
02-17 1443
（对单调队列的自己的见解：单调队列可以用爬山形象的来比喻：我们的视野范围就是窗口的大小，当我们翻过一个山头之后，我们就看不见山头那边的景色了，反应在数组中就是 （1,3，-1,），当我们遍历到-1的时候，假设我们的窗口是3，但是我们只能看见3，看不见3前面的1但是3后面的-1还是看的见的，因为这个-1可能成为新的山头，（1,3，-1，-2，-3））-2：当队列不为空且s[i]<=s[]q.back()时，队尾元素出队，保持队列单调递减（这样队首元素对应的前缀和是当前窗口内最小的，用于计算最大子序列和）。
提高篇 第五部分 动态规划 第5章 单调队列优化动态规划
青少年趣味编程
03-16 430
单调队列:是一种双端除列，其内部元素具有单调性。 最大队列 最小队列 操作： 、插入：新元素插入队尾，删除除尾元素，直到找到插入后不会破坏单调性的为止。 、获取最大（最小）值，访问队首元素。 单调队列的性质： 、它在原数列中的位置（下标） 、它在动态规划中的状态值 例1 滑动窗口 信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统 P1886 滑动窗口 /【模板】单调队列 滑动窗口 /【模板】单调队列 - 洛谷 例2 最大连续和 信息学奥赛一本通（C
YBTOJ 「动态规划」第6章 单调队列全解
DL24yanjun的博客
09-15 1053
设dpi为第i个位置必须删掉，能得到的最小减少量，那么答案就是dp[n+1]每一个子串用KMP跑一遍，记录一下每一个位置之前的最近的违禁单词起始位置。和的最小值，运用两次单调队列找到区间内的上一个位置的最小值即可。那么用单调队列维护维护的范围也有了，那么就直接开干就行了！还是二分，单调队列维护的是区间最小值，最后判断的时候要从。很明显的单调队列维护：维护符合范围的dp最大值，直接用。时，只有k时在一直变化的，所以，我们可以单调队列维护。在不断变化，于是可以想到找区间内的最小的。首先时很明显的二分，设。
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单调队列（Monotonic Queue）：一种用双端队列（std::deque）实现的特殊数据结构，核心特点是队列中的元素始终保持单调递增或单调递减顺序。单调递减队列单调递增队列关键特性✅只维护“有用”的元素：比如求最大值时，比当前元素小的“弱鸡”会被无情踢出队伍（pop_back()✅O(1)时间获取极值：队头永远是当前窗口的最大/最小值，不用遍历！✅O(n)时间处理整个数组：每个元素最多入队出队1次，摊还时间超高效。“只留精英，淘汰炮灰；队头即王，O(1)称霸！
高级数据结构（算法提高课）
m0_74911187的博客
09-02 456
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1455这题是并查集与01背包的一个结合，我们可以将搭配在一起的云朵合并，并且将属于一个集合的云朵的价格和价值都加在该集合的根节点中，在进行一次01背包就可以了得到给定金钱能买到的最大价值了代码如下： 2，程序自动分析 题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/239/这题运用了离散化和并查集，因为数据范围很大，所以我们要先离散化将数据映射到一个小区间上，然后用并查集动态维护，对
第5章 单调队列优化动态规划（2021.08.19）.pdf
08-19
单调队列优化动态规划是一种高效的算法技巧，能够显著提升某些特定类型问题的处理速度。掌握单调队列的原理和实现方法对于解决实际问题具有重要的意义。在学习和应用单调队列优化动态规划时，应注重理解其背后的原理...
基础算法 第9章 第1节 动态规划基础(C++版)-2021.02.10.pdf
02-10
在动态规划算法中，有些特殊的技术用于优化基础动态规划算法，例如状态压缩DP、倍增优化DP、斜率优化DP、计数类DP、数位DP、单调队列优化DP等。这些技术各自针对特定类型的问题或者计算瓶颈进行优化，能够显著提高...
单调队列优化：动态规划解决滑动窗口问题
第5章的《单调队列优化动态规划》(2021.08.19)主要探讨了在动态规划问题中如何利用单调队列进行高效优化。章节首先介绍了单调队列的基本概念，它是一种特殊的队列结构，其中的元素满足特定的单调性，如单调递增或...
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
2301_77025310的博客
10-01 3634
注意到位置为id，权值为v ,不合法的情况，当且仅当 v = id+k或 v= id-k。dp(i,j,pd)表示考虑到第i号点， 连了j条边，是否有连接i 到 i-1号点。因此，我们把每一个位置和权值抽象成点 ，不合法的情况之间连一条边，可以构成二分图。由此可知，当选了n条边，就恰好n个位置不合法，限制条件是：连的边不能相邻，求出f(m) ，f(m)指代至少有m个位置不合法的方案数。由此总共有2n 个点 k 条链，链与链之间无边 互不干涉。把二分图展开成k条链，进行dp。简单的乘法原理罢了。
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]
最新发布
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。
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