动态规划 -第1篇 在计算机科学中，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是解决最优化问题的一种重要方法。通过将大问题拆解为小问题，动态规划不仅能够显著降低计算复杂度，还能提高效率。无论是经典的背包问题，还是更加复杂的路径最短问题，动态规划都能提供优雅且高效的解法。本篇文章将带领你走进动态规划的世界，从基础概念到实际应用，逐步揭开这一算法的神秘面纱。无论你是算法新手，还是希望深入理解动态规划背后原理的开发者，本文都将为你提供清晰的思路和具体的示例。😊😊。

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【动态规划】【字符串】87扰乱字符串 使用下面描述的算法可以扰乱字符串 s 得到字符串 t ：如果字符串的长度为 1 ，算法停止如果字符串的长度 > 1 ，执行下述步骤：在一个随机下标处将字符串分割成两个非空的子字符串。即，如果已知字符串 s ，则可以将其分成两个子字符串 x 和 y ，且满足 s = x + y 。随机 决定是要「交换两个子字符串」还是要「保持这两个子字符串的顺序不变」。即，在执行这一步骤之后，s 可能是 s = x + y 或者 s = y + x 。在 x 和 y 这两个子字符串上继续从步骤 1 开始递归执行此算

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【动态规划】--- 路径问题 由状态转移方程得知,我们依赖(i+1,j)和(i,j+1)位置的状态,因此我们应该。

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【动态规划篇】1137. 第 N 个泰波那契数 1137.第N个泰波那契数

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动态规划-01背包 站在巨人的肩膀上，写博客\(￣︶￣*\))，有趣，实在太有趣了

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【算法】动态规划中01背包问题解析 01 背包问题是一个非常经典的动态规划问题，其场景设定为：给定一个背包，它有一定的容量限制，同时有若干种物品，每种物品都有对应的重量和价值，且每种物品只能选择放入背包一次（即选择 0 个或者 1 个），目标是在满足背包容量限制的条件下，求出能够装入背包的物品的最大价值总和。这类问题最基本的解法就是利用二维数组动态规划。利用f[i][j]表示前i个物品中，在背包使用量为j ``时所能容纳的最大价值，最终结果在f[n][v]` 中。具体情况可以分为两种，即不选择i位置的物品，结果为以及选择i。

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【动态规划篇】91. 解码方法 本篇文章讲解了动态规划中91.解码方法这道题的解题思路和代码实现

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动态规划-第2篇 在上一篇文章中，我们了解了动态规划的基本概念和解决问题的基本思路。通过分解问题、存储子问题的解，动态规划为我们提供了高效的解决方案。然而，动态规划并不是一成不变的，它有很多不同的技巧和变种，能够应对各类复杂问题。在本篇文章中，我们将深入探讨一些常见的动态规划问题及其解法，学习如何巧妙地设计状态转移方程，优化空间复杂度，并进一步掌握动态规划的核心思想。通过具体实例，你将能够更好地理解如何在实际开发中运用动态规划来解决复杂问题。🌼🌼。

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千锤百炼算法系列之动态规划 动态规划,第n个泰波那契数

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超5年编程教育工作，熟悉Python、C、C+和Java等编程语言，拥有丰富的Web开发项目经验。擅长多学科交叉教学，尤其擅长利用数学推导分析复杂问题，并结合代码编程实现解决方案。所带教的学生在各类考试和竞赛中成绩优异，深受家长和学员的喜爱。 2022年全国蓝桥杯C+竞赛高级教练，荣获省赛一二等奖，国赛二三等奖。 2022-2023年N0C全国中小学信息技术创新大赛金牌教练。 2023-2024年连续两年带出多位信息学奥赛CSP-J复赛一等奖学员，深受学生和家长喜爱。 CCF计算机协会GESP C++等级考高级教练，熟悉带教1到8级等级考。
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