动态规划DP 总览

已于 2025-02-18 21:10:23 修改
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分类专栏： 算法 文章标签： 动态规划 算法
于 2025-01-29 16:57:24 首次发布
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一文学会动态规划
熊與貓v
06-17 173
前言 动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的 ，很多时候都能看到它的身影。不过动态规划对初学者来说确实比较难，dp 状态，状态转移方程让人摸不着头脑，网上很多人也反馈不太好学，其实就像我们之前学递归那样，任何算法的学习都是有它的规律和套路的，只要掌握好它的规律及解题的套路，再加上大量的习题练习，相信掌握它不是什么难事，本文将会用比
算法--动态规划（背包问题）
长安1108的博客
02-21 1142
假设我们有N个物品，我们的背包的体积是V，N个物品每个物品有两个属性，分别是v体积、和w价值，或者说权重，每个物品要么不选，如果选的话，只能选一次我们的目标是：要选出一些物品，在总体积能装的下的情况下（不一定必须装满），争取价值之和最大化完全背包问题，是每个物品有无限个，每个物品都可以选无限次多重背包问题，是每个物品的个数不一样，也就是每个物品的可选次数不一样。
背包问题总览
cdy1206473601的博客
09-02 688
背包问题
动态规划之最长上升子序列模型
weixin_45573921的博客
05-11 595
动态规划分为很多模型，比如说数字三角形模型，最长上升子序列模型，背包模型，状态机模型，状态压缩，区间dp，树形dp等等 下面，我就Acwing提高课中，最长上升子序列模型进行了整理。 一、怪盗基德的滑翔翼 题目链接如下 怪盗基德的滑翔翼 根据题目的描述信息可知，该题目就是要求对于某一个建筑，往 左 能够最长下降子序列的长度，或者是往 右的租场下降子序列的长度，因此有两种解法一种是我们常见的dp最长上升子序列，还有一种就是贪心最长上升子序列。 下面，是我给出的两种解法，具体的解释都放在了代码里面 #inc
动态规划之 0-1背包 完全背包 基础题
2302_80490510的博客
09-28 517
如果把遍历nums（物品）放在外循环，遍历target的作为内循环的话，举一个例子：计算dp[4]的时候，结果集只有 {1,3} 这样的集合，不会有{3,1}这样的集合，因为nums遍历放在外层，3只能出现在1后面！2 第二层遍历，是顺序遍历不是倒叙遍历。递推公式，要站dp【i】的角度去想，想象dp【i】是由哪些前面的状态推倒而来的。和0-1背包模板区别：1 完全背包在两层遍历的时候，顺序没有要求。两次循环时，必须先循环遍历物品。遍历顺序以及循环顺序无要求。
LeetCode 233.数字1的个数—数位DP
qq_25957237的博客
02-26 1047
数位DP 什么是数位DP 数位DP是什么呢？首先讲一下DP吧，我对DP的认识就是 搜索+记忆化 。 动态规划会根据 初始状态 和 状态转移方程 对数据进行 检索 和 状态的记忆，一般会建立类似dp[][]的数组进行对状态的储存，便于下一步的递推，省去了重新来过的苦工。举个例子，斐波那契数列的递归求解和递推求解就是很经典的动态规划的威力的体现。 所以，所谓数位dp就是把数字按 数位 进行枚举，然后进...
蓝桥杯十大常见天阶功法——炎之呼吸.叁之型.动态规划--(上篇)
weixin_52621323的博客
03-31 8876
大赛来临之前，由闫式，由历届真题，由诸多模型，陪你一起拿捏动态规划
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
2301_77025310的博客
10-01 3315
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。
机试备考笔记 14/31
m0_73354184的博客
08-17 1229
2025年8月14日小结：（17号整理14号的笔记，这辈子真是有了w(ﾟДﾟ)w）昨天摔了跤大的，今天好妈妈在家，松弛。省流：6道中等，明天只学了10分钟嘻嘻。
【冒泡排序】
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由己
08-19 637
冒泡排序
C++面试中的手写快速排序：从基础到最优的完整思考过程
码事漫谈
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手写快速排序的面试过程，实际上是考察候选人从"能工作"到"优秀"的思维演进能力。从基础实现出发，保证正确性逐步加入优化，展示深度思考主动分析复杂度，体现计算机科学基础讨论工程实践，展现实际经验引导技术对话，掌握面试节奏记住：面试官关心的不是你能否背出算法，而是你解决问题的思路和持续优化的能力。通过这样结构化的应对策略，你就能在排序算法面试中脱颖而出。
《算法导论》第 27 章 - 多线程算法
2302_80961196的博客
08-17 858
本文介绍了《算法导论》第27章的多线程算法内容，包括动态多线程基础、多线程矩阵乘法和多线程归并排序。通过C++实现代码，详细讲解了这三个经典算法的并行化设计思路和实现方法。文章首先阐述了动态多线程模型中的工作量、持续时间和并行度等核心概念，然后分别给出了并行求和、分块矩阵乘法和并行归并排序的具体实现，并分析了各算法的性能优化要点。最后提出了关于并行度分析、阈值优化、负载均衡等问题的思考题，帮助读者深入理解多线程算法的设计要点。文章为开发高性能并行程序提供了实用的理论基础和代码参考。
【秋招笔试】2025.08.09网易秋招机考
春秋招笔试突围
08-18 44
难度：简单这道题目是一个经典的模拟题，核心在于理解"先到先得"的分配规则。通过维护每个社团的剩余名额，按照学生提交的志愿顺序进行贪心分配，可以得到 O(n) 的高效解法。难度：中等这道题目巧妙地将组合优化问题转化为滑动窗口问题。关键观察是最优解必然对应排序后数组中的某个连续区间，通过双指针技术可以在 O(nm log(nm)) 时间内求解。难度：中等偏难这道题目结合了图论最短路和状态枚举。虽然看似复杂，但 k≤5 的限制使得 k! 种枚举成为可能。通过精确的状态模拟和路径规划，可以找到最优的收集策略。难度：
LeetCode 3467.将数组按照奇偶性转化
tus00000的博客
08-16 264
将偶数（4 和 2）替换为 0，将奇数（1, 5 和 1）替换为 1。现在，nums = [1, 1, 1, 0, 0]。现在，nums = [0, 1, 0, 1]。按非递减顺序排序 nums，得到 nums = [0, 0, 1, 1, 1]。按非递减顺序排序 nums，得到 nums = [0, 0, 1, 1]。输入：nums = [1,5,1,4,2]输入：nums = [4,3,2,1]输出：[0,0,1,1,1]输出：[0,0,1,1]将每个偶数替换为 0。将每个奇数替换为 1。
【算法专题训练】13、回文字符串
Tim_10的博客
08-15 409
本文介绍了回文字符串的概念及三类相关算法题解。回文串是指正读反读都相同的字符串，判断时忽略大小写和非字母数字字符。第一类题目LCR 018通过双指针法验证回文串；第二类LCR 019在允许删除一个字符的条件下判断是否可形成回文；第三类LCR 020则统计所有回文子串数量，提供了暴力解法和中心扩展两种方法。核心解法都运用双指针技术，通过从两端向中间或从中间向两端遍历来验证回文特性，并利用isalnum()等函数处理字符验证。这三类问题展示了回文串判断的不同应用场景和解法优化思路。
Mac OS X Lion DP3版下载信息速览
描述：“MAC OS X Lion _DP3版，想下的赶紧了”这一描述强调了Lion的DP3版本正在提供下载，并暗示资源可能不会长期存在。开发者预览版通常面向开发者，用于早期测试和开发兼容的应用程序。开发者预览版并非面向普通...
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