动态规划

最新推荐文章于 2025-06-22 14:42:30 发布
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本文详细介绍了一种解决最优化问题的方法——动态规划。首先通过步骤描述最优解的结构，然后递归定义最优解的值，接着采用自底向上的方式计算最优解的值，并最终根据计算结果构造出一个最优解。此外还提到了vector容器的正确使用方法。

步骤

描述最优解的结构

递归定义最优解的值

按自底向上的方式计算最优解的值

由计算出的结果构造一个最优解


vector<int> vec;

在vector的使用方法中，不能直接定义int i =vec.begin()；
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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动态规划基本理解分析以及应用举例，同时给出高频笔试考题解法分析和代码展示验证（最大子序和、最长上升子序列、最长公共子序列、最大子数组乘积、分割整数的最大乘积、最长有效括号、不同路径、最小路径和、最大矩形、0-1背包问题、编辑距离、单词拆分、爬楼梯、打家劫舍、强盗抢劫环形街区、股票买卖问题、最佳买卖股票时机含冷冻期、找零钱的最少硬币数、从起点到终点的最小路径数等）
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在动态规划中，有效地定义阶段和状态变量是关键步骤之一。以下是详细的解释：动态规划中的阶段是指将问题的过程按照时间或空间特征分解成若干互相联系的阶段，以便按次序求解每个阶段的问题。阶段的划分通常基于问题的时间或空间特征，这样可以更方便地将问题转化为多阶段决策问题。常用字母k表示阶段变量，如第k阶段。状态是指在每个阶段开始时所处的客观条件，通常用变量表示。例如，在第k阶段的状态变量常用 sk 表示。状态变量描述了在某一阶段开始时的各种可能情况，这些情况决定了该阶段的决策和后续状态。
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weixin_43988686的博客
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最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）问题是计算机科学中的一个经典问题，它要求找出两个序列（通常是字符串）的最长公共子序列，且要求子序列中的元素在原序列中是连续的。斐波那契数列定义为：F(0)=0, F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2）。问题描述：给定两个字符串 str1 和 str2，求将 str1 转换为 str2 的最小编辑距离。问题描述：在一个二维矩阵中，从左上角到右下角，只能向右或向下移动，求路径的最小和。
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