DP自学

本文通过两个示例展示了最长子序列算法的应用:一是求解连续最长子序列;二是寻找递增最长子序列,并通过反转序列的方法计算最长上升下降子序列长度。文章提供了完整的 C++ 代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main()
{
    //寻找连续最长子序列
    int a[10] ={-2,1,-3,4,-1,5,3,-10,-8,1};
    int dp[10];
    dp[0] = -2;
    for(int i=1 ; i<10 ; i++)
    {
        dp[i] = max(dp[i-1]+a[i],a[i]);
        cout << dp[i] <<endl;
    }
    return 0;
}
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>

using namespace std;

int main()
{
    int n;
    while(cin >> n)
    {
        vector<int> vec1;
        int x;
        for(int i=0 ; i<n ; i++)
        {
            cin >> x;
            vec1.push_back(x);
        }
        //dp1 需找递增最长子序列
        vector<int> dp1(n,1);
        for(int i=0 ; i<n ; i++)
        {
            for(int j=0 ; j<i ; j++)
            {
                if(vec1[i] > vec1[j])
                    dp1[i] = max(dp1[i],dp1[j]+1);
            }
        }
        reverse(vec1.begin(),vec1.end());
        //dp2 需找递增最长子序列
        vector<int> dp2(n,1);
        for(int i=0 ; i<n ; i++)
        {
            for(int j=0 ; j<i ; j++)
            {
                if(vec1[i] > vec1[j])
                    dp2[i] = max(dp2[i],dp2[j]+1);
            }
        }
        reverse(dp2.begin(),dp2.end());//递减计数
        int max = 0;
        for(int i=0 ; i<n ; i++)
        {
            if(dp2[i]+dp1[i] > max)
                max = dp2[i]+dp1[i] ;
        }
        cout << n-max+1 <<endl;//重复一个人
    }
    
    
    
    
}

 

<think>好的,我现在需要处理用户关于推荐Python自学教程的请求。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看有哪些资源可以推荐。用户提到了四个引用,其中引用1、2、3、4都涉及Python自学教程,包括书籍、视频和路线规划。接下来,我需要确保回答符合系统级指令的要求。比如,行内数学表达式要用$...$,但这里可能用不上。不过用户的问题是关于Python教程,所以主要关注资源推荐的结构和格式。然后,用户希望生成相关问题,我需要根据推荐的内容,提出几个相关的问题,比如学习方法、实践项目、就业方向等。还要注意引用标识,每个引用对应的资源要正确标注。另外,用户可能需要不同形式的资源,比如书籍、视频、在线平台等,所以需要分点推荐,结构清晰。同时,要参考用户提供的引用内容,比如引用2提到的《Python快速编程入门》,引用3提到的视频教程,引用1的学习路线,引用4提到的入门视频。需要检查是否有遗漏的资源类型,比如实战项目或社区支持,这能帮助用户更好地自学。还要考虑用户是零基础,推荐适合初学者的材料,避免过于复杂的教程。最后,确保回答使用中文,语法正确,没有使用任何Markdown格式,保持自然的口语化表达,同时符合用户要求的“用户可见层”结构,分步骤或分点解答,并在末尾添加相关问题。</think>根据您的需求,我将从零基础入门、系统学习路线、实战项目等不同维度推荐Python自学资源: ### 一、零基础入门推荐 1. **书籍《Python快速编程入门》** 专为零基础设计,包含环境搭建、基础语法、常用库等,配有代码案例和课后习题[^2]。 2. **视频教程** - 廖雪峰Python教程(免费):中文社区经典教程,注重代码实践 - B站《零基础学Python》(搜索播放量前3):动画演示+案例拆解,适合小白[^3] ### 二、系统学习路线[^1] ```text Python基础 → 数据分析(Numpy/Pandas) → 可视化(Matplotlib) → Web开发(Django/Flask) → 自动化/爬虫 ``` 建议按此路径分阶段学习,每阶段完成3-5个实战项目。 ### 三、实战资源推荐 1. **Kaggle数据集** 通过$y = \sum_{i=1}^{n} x_i$等数据处理练习培养编程思维 2. **Github开源项目** 推荐《100天学Python》仓库,包含: ```python # 示例:快速掌握循环结构 for i in range(1, 6): print(f"第{i}天学习打卡") ``` ### 四、避坑建议[^4] - 避免直接学习复杂算法(如动态规划$dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i]$)) - 优先掌握:变量作用域、异常处理、文件操作等实用技能
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