踏雪无痕

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1163 #include using namespace std;int Trangle[100][100];int DpTrangle[100][100];int main(){ int row; cin>>row; //输入三角形

F( 0 ) = 0;F( 1 ) = 1;F( N ) = F( N - 1 )  + F( N - 2 )   N >=2;动态规划且是内存最少的解法 在求F(N)时F(M)计算的次数。（N>M）#include using namespace std;long long ch[2];int main(){ long long n,m; long long

To the Max这个题目很经典的说，O（N^3）的DP。首先偶们考察这样的题目，简化版：已知一列数，求任意连续若干个数和的最大值。SAMPLE： 3 2 -6 2 -1 7原数3        2      -6       2      -1       7 处理3        5      -1       2       1       8因为是连续若干个自然数的和，那么，前面的某个数

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1007 #include #include #include #include using namespace std;typedef struct{ int Unsortedness; string DNAstring;}DNA;class LESS

Maximum sum#include using namespace std; int array[50001], num[50001]; const int MIN = -999999999; int main() { int tcase, n; cin>>tcase; int tmp, ans, i, sum; wh

Max Sequence #include using namespace std; int array[100001], num[100001]; const int MIN = -999999999; int main() { int n; int tmp, ans, i, sum; while(cin>>n && n != 0)

2，同理由k a y( 3 , 5) = 4得知M35 由M3 4×M55 算出。依此类推，M34 由M3 3×M44 得出。因而此最优乘法算法的步骤为： M11×M2 2 = M1 2M3 3×M4 4 = M3 4M3 4×M5 5 = M3 5M1 2×M3 5 = M1 5计算c(i, j) 和k a y (i, j) 的递归代码见程序1 5 - 6。在函数C中，r 为

动态规划是本书介绍的五种算法设计方法中难度最大的一种，它建立在最优原则的基础上。采用动态规划方法，可以优雅而高效地解决许多用贪婪算法或分而治之算法无法解决的问题。在介绍动态规划的原理之后，本章将分别考察动态规划方法在解决背包问题、图象压缩、矩阵乘法链、最短路径、无交叉子集和元件折叠等方面的应用。3.1 算法思想和贪婪算法一样，在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果。不同的

<br />http://www.qqread.com/java/2009/01/r447790.html<br /> <br />public class Sieve{　　public static void main(String[] args)　　{　　int max = 100; //假设求100以内的素数　　boolean[] isPrime = new boolean[max+1];　　for(int i=0; i<=max; i++)　　isPr