动态规划随笔

最新推荐文章于 2023-07-08 22:05:20 发布
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今天昨晚poj2430

说说刚想到的在动态规划确定决策时的关键分析方法。

状态决策必须对后面的状态不产生影响，即无后效性，要保证无后效性就必须做出足够"宽"的步伐，使得下一个被转移状态的决策没有沾染上一次走路带来的“尘土”。


第二点，状态的对已有情况的依赖性。

要对外界信息合理的组织，如排序等，会为状态本身附加属性，更加适合转移。



C/C++ 动态规划随笔
一夜星尘
11-22 1万+
礼物的最大价值 题目参考LeetCode 问题描述： 在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物，每个礼物都有一定 的价值（价值大于 0）。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼 物，并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定 一个棋盘及其上面的礼物的价值，请计算你最多能拿到多少价值的 礼物？ 问题分析： 很容易想到这是一个动态规划基础题目，核心思想就是找到状态转移方程，简单分析以下可以知道这里面的自变量只有两个，分别是行坐标和列坐标，而因变量就是当前的价值。 非边界条件下的状态转移方程为：
算法导论随笔(十三)：动态规划与最长公共子序列(LCS)
天降风云的博客
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前言 动态规划(Dynamic programming)与前文算法导论随笔(二): 归并排序与分治策略中提到的分治策略类似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。 与分治策略不同的是，在分治策略中，每一个子问题是独立的，而动态规划中每一个子问题之间则有重叠的情况。举例来说，归并排序使用的是分治策略，因为它的每一个子问题都是将一个子数组中的数进行排序，而每个子问题中排序的子数组与其他子问题中的子数组并没有任何关系，即互相独立。因此，对于每一个子数组，归并排序算法都要对其进行重新排序。例如有两组长度为2的子数组，
【动态规划】随笔整理
jiangliming123的博客
03-02 372
简单回顾一下动态规划，整理一下刷题顺序 动态规划解题流程： 第一步：确定状态数组 这一步是最难的，一维数组来说比较简单。对于二维来说，直观的机器人走方格这种是比较容易想到的，但许多题目需要把抽象的关系映射到二维表格上，这是非常难想到的，只能多做题了。 第二步：找递推关系式 找出数组元素之间的关系式，我觉得动态规划，还是有一点类似于我们高中学习时的归纳法的，当我们要计算 dp[n] 时，是可以利用 dp[n-1]，dp[n-2]…..dp[1]，来推出 dp[n] 的，也就是可以利用历史数据来推出新
动态规划的思考
少年的博客
05-24 961
动态规划详解自我随笔总结(年少欲知为何)参考资料(1)动态规划的概念(2)动态规划的原理(3)适合动态规划的条件(4)动态规划的局限性 自我随笔总结(年少欲知为何)  （1）动态规划的概念：动态规划是用来 求解抉择过程最优化 的过程。即有一个过程性问题，每一个过程中我们都可以选择不同的选择，而我们对于结果是有目标(要求、追求)的，即求一个最优(对于所有情况)(即一种最值)。而动态规划就是求解如何选择得到最优的方法。  （2）动态规划的原理：   动态规划针对的问题是多阶段决策问题。   即多阶段问题才可以用
《算法设计与分析》--动态规划算法随笔
qq_40903237的博客
07-04 256
1、动态规划算法的定义 其实道理上来说动态规划算法和分治法是相类似的，其实都是将基本待求解的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后再从这些子问题中得到原问题的解。与分治法的不同点在于使用动态规划求解的这类问题的子问题往往不是互相独立的，若果是使用分治法解这类问题，则分解得到的子问题数目太多。 2、比较分析 我们在使用分治法求解时，有些子问题已经被重复计算了许多次。要是我们提前可以...
AcWing第五章算法模板总结——动态规划
weixin_43389219的博客
07-08 744
一、背包问题 二、线性DP 三、区间DP 四、计数类DP 五、数位统计DP 六、状态压缩DP 七、树形DP 八、记忆化搜索。
动态规划--随笔（个人理解）
qq_17400821的博客
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动态规划 主要的用途：找最优解 主要特征： 1.细分的子问题有最优解的特征 2.能用自顶向下的分治法进行处理，但是涉及大量重复计算 使用方法： 填两个矩阵(通常，填写矩阵的上三角即可) 1.用m[ ][ ]记录最优解的值    用s[ ][ ]记录最优解的”路径“ 2.m[x][y]的值一般m[x][k],m[k][y]有关，x 3.先填矩阵最底层的数值 4.构造循环（一
动态规划--树形依赖背包
萍水相逢，尽是他乡之客
08-04 870
树形依赖背包是子树依赖父亲才能产生贡献的一类问题。 有两种解决的办法: 1.强制选择当前节点，用当前的状态去更新子树信息，然后再用子树信息更新父亲。 2.对于这一类问题，只有选择了父亲节点，才能选择子树。所以我们用dfs序来进行dp，对于子树，再dfs序上是连续的一段，可以考虑前i个dfs序带来的最大收益，正常的背包即可，稍微注意整个子树都不选的更新即可。
Leetcode动态规划篇总结（C++）
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跳点搜索算法（JPS）结合动态窗口法实现全局路径规划与动态避障策略,跳点搜索算法（JPS）融合动态窗口法，JPS规划全局路径，动态窗口法执行动态避障 ,核心关键词：跳点搜索算法（JPS）; 动态窗口
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在智能机器人和自主导航系统领域，路径规划和动态避障是实现有效导航的关键技术。跳点搜索算法（Jump Point Search，简称JPS）和动态窗口法（Dynamic Window Approach，简称DWA）是两种在该领域具有广泛应用的技术。...
教师随笔-大数据时代更考验教师的智慧.doc
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其次，概率分析能够帮助教师预测学生的学习成果，对教学策略进行科学的规划。通过对大量历史数据的分析，教师可以发现学习成果与教学方法、课程设计等因素之间的关联性，从而指导未来教学的方向和重点。 最后，个性...
算法随笔：动态规划算法实现DNA序列对齐
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背景：专业写作课的实验项目项目背景：利用动态规划算法的思想实现DNA的序列最优对齐算法思路：暂时略-------------------------------------------------------------下面的代码是完整的项目：可直接运行源码：public class Sequence { public Sequence() { } // 存储类的list static...
UVA - 1213
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分析：以d[ i ][ j ] 表示数i分解为j个素数的所有放大
HDU 5456（数位dp）
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09-19 1509
题意： 给定n(n0 && b>0 && c >0）； 分析： 典型的数位dp 要表示减法关系，我们可以从低位到高位枚举a,b,c的当前位置是谁，走到当前位，状态的一个维度就是剩余多少火柴，和前一位需不需要借位。 那么走到当前还需要控制a,b,c是不是已经走到了它的最后一位，一个3位二进制数描述，若一个数已经结束，那么当前位置只能填充0且不需要使用火柴。 //#
UVA 12099 - The Bookcase（dp+状态剪枝）
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11-15 1233
#include #include #include #include using namespace std; #define INF 1000000000 const int maxn = 71; const int maxm = 2105; int d[maxn][maxm][maxm],n,maxw=30,sumw[maxn]; struct Book{ int H,W; bool
HDU - 5116(计数dp)
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这个题目的难点在于（自己设计中间变量对结果进行统计）对结果的统计： 思路大概如此： 首先统计出所有的符合条件的L形有多少个记为 x，然后统计出集合相交的A,B有多少个记为y,那么结果就是x*x - y; 对于所有的L形的统计比较简单，递推计算出每个点可以往上往下延伸多长，然后计数统计。 定义cross(i,j) 为记过点i,j的所有L形，cnt[ i ][ j ] 为x 从1 -> i
CCPC - k题（dp）
playwfun的专栏
10-27 973
本题目的意思： 给定n个位置，每个位置有一个二元组，要求确定n个位置的属性（选1或者是2），使得每个二元组的1属性和2属性去最近的位置，总代价最小（代价 属性值*移动距离） 分析： 可以尝试如此规划，定义d[ i ][ j ]为当前修到了i位置，i位置的属性为j，那么下面的一段连续路径要修的属性为（3-j）,这一段路径上的属性为（3-j）的不需要移动，剩下的要移动到两边。 这个题目难得地方
HDU 5401(计数dp)
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08-30 960
题意描述： 原先设定第0颗树只有一个节点0,现在要生成第i颗数，选  ai, bi, (ai < i, bi< i) 中两个节点（ci , di）相连接，构成一个新的树，且ai中节点的编号不变， bi中的所有节点编号都要在原来的基础上+ai树的大小，这样保证编号连续，对于每颗树T而言 ,, F(T)=∑n−1i=0∑n−1j=i+1d(vi,vj)(d(vi,vj) 即任意两点之间距离总和。
记录代码与随笔：一个个人文档的展示
6. 创意点子和项目规划：随笔中可能包含了作者对于新项目的创意或者已有项目的进一步规划和设计。 对于IT行业的专业技术人员来说，随笔小记是一种很好的个人知识管理方式。它可以帮助技术人员整理思路，记录学习...
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