论动态 Dp

最新推荐文章于 2025-10-11 09:02:20 发布
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#动态规划

【学习笔记】动态规划—各种 DP 优化
2401_86940371的博客
09-11 1580
设 j=p∗v[i]+r�=�∗�[�]+�，那么原方程可改为： dp[p∗v[i]+r]=max{dp[r+k∗v[i]]+(p−k)∗w[i]}��[�∗�[�]+�]=���{��[�+�∗�[�]]+(�−�)∗�[�]} (r∈[0,v[i]−1],(�∈[0,�[�]−1], p∈[1,⌊(V−r)/v[i]⌋],�∈[1,⌊(�−�)/�[�]⌋], k∈[p−min(⌊V/w[i]⌋,c[i]),p])�∈[�−���(⌊�/�[�]⌋,�[�]),�])
动态规划解决带限制条件的DP问题
AI天才研究院
05-05 1072
状态转移约束（如依赖关系、互斥条件）资源限制（如容量、数量、时间窗口）顺序约束（如任务执行顺序、事件发生顺序）多维约束（多维度资源限制、多目标优化）通过理论分析与实战案例，建立从问题建模到高效实现的完整方法论，适用于算法设计、系统优化、运筹学等领域的约束求解场景。核心概念：定义带限制DP的核心要素，对比传统DP的差异数学建模：约束条件的形式化表达与状态转移方程构建算法实现：通过Python代码演示约束处理的关键技术优化策略：状态空间压缩、转移条件剪枝等工程技巧实战案例。
论单调队列优化DP
2401_90042730的博客
03-15 1893
单调队列优化DP(区间、背包、树形和数位)
动态规划（DP）-入门篇
不会C++、害怕嵌入式且不爱看动漫的小趴菜
10-11 8170
本文精讲动态规划核心，对比递归与迭代实现，通过经典案例助你掌握解题框架
【算法/训练】：动态规划DP
island1314的博客
07-24 2642
先创建一个 dp[ n + 2 ][ m + 2 ]，然后让dp[ 0 ][ 1 ] = 1 或者 dp[ 1 ][ 0 ] = 1。注意这样初始化的时候，x需要+1,y也需要+1.dp[i][j] 表示：从[0, 0]出发，到底[i, j]位置，一共有多少种方法。当走到马可以走的地方，dp[ i ][ j ] = 0;对输入的字符矩阵我们按照要求将其。故（i，j）位置的积分应该为dp。对于第一行和第一列我们应该特殊处理，利用。，然后我们就可以按照dp。
动态规划（DP）（LC）
qq_41468056的博客
01-04 1066
文章目录一、动态规划打家劫舍等差数列划分最小路径求和 一、动态规划 “动态规划（Dynamic Programming, DP）在查找有很多重叠子问题的情况的最优解时有效。动态规划保存递归时的结果，因而不会在解决同样的问题时花费时间 · · · · · · 动态规划只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解（对有些问题这个要求并不能完全满足，故有时需要引入一定的近似）。简单地说，问题能够分解成子问题来解决。” 动态规划和其它遍历算法（如深/广度优先搜索）都是将原问题拆
论斜率优化dp
senlinguyvan1的博客
09-03 1251
首先，加上机器启动时间，我们直接把之后所有的费用系数求和再乘以机器启动时间，这就是无后效性。但是呢，我们可以把若干个任务并做一个，费用系数，完成耗时都求和，只是不需要多次启动机器了。那么哪个点离直线最近呢，显然是连接两条斜率分别大于和小于当前直线的线段的点。因为之前任务已经花费的时间会算到当前任务上，且启动机器时间已经算过了。对于新插入的点，肯定是斜率越小越好，这下动态维护下凸包也可以一并解决。显然的，一个下凸包，我们动态维护凸包，这样就有了单调性。的时间启动机器，做每个任务都需要一定时间，假设在。
动态规划DP（下）
fjj20140622的博客
07-22 1154
本文系统介绍了动态规划算法在多重背包、博弈论、双序列和区间问题中的应用。针对多重背包问题，重点讲解了二进制优化方法将问题转化为01背包；博弈类问题通过状态转移分析必胜策略；双序列问题采用二维DP求解最长公共子序列；区间DP则用于计算最长回文子序列。各类问题均给出状态定义、转移方程和参考代码，并强调存储子问题解、避免重复计算的核心思想。文章涵盖了动态规划的多种典型应用场景，展示了该算法通过分解子问题、建立状态转移方程来高效解决复杂问题的通用框架。
动态规划dp例题
Blog
04-13 336
@动态规划 题目描述 天才程序员刚刚接了一个特别厉害的项目，所以他最近正在阅读论文找灵感。菜哭武有一个习惯就是每天给自己定一个小目标，不完成这个小目标不睡觉。 读论文期间，他把自己找到的相关的论文都编了号从1 号到n号。 所有论文必须按照顺序读，从1号开始，到n号结束。每一篇论文都有对应的阅读时间，第i篇论文的阅读时间是ai分钟。菜哭武每读完一篇论文会获得1点灵感。通过消耗2点灵感可以加快阅读...
dp.rar_DP_动态规划 java_鍔ㄦ??瑙勫垝
09-14
动态规划（DP，Dynamic Programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相互重叠的子问题来求解复杂问题的方法。它通常被用于优化，能够解决最优化问题，并且能够避免解决同一问题多次...
基于DP动态规划的P2构型混合动力汽车电量维持策略研究与优化 ADVISOR 高级版
07-30
使用场景及目标：适用于希望深入了解混合动力汽车能量管理策略优化的研究人员和技术开发者，旨在帮助他们掌握基于DP动态规划的方法论，应用于实际项目中，提高车辆性能和燃油经济性。 其他说明：本文结合了多种智能...
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
2301_77025310的博客
10-01 3694
注意到位置为id，权值为v ,不合法的情况，当且仅当 v = id+k或 v= id-k。dp(i,j,pd)表示考虑到第i号点， 连了j条边，是否有连接i 到 i-1号点。因此，我们把每一个位置和权值抽象成点 ，不合法的情况之间连一条边，可以构成二分图。由此可知，当选了n条边，就恰好n个位置不合法，限制条件是：连的边不能相邻，求出f(m) ，f(m)指代至少有m个位置不合法的方案数。由此总共有2n 个点 k 条链，链与链之间无边 互不干涉。把二分图展开成k条链，进行dp。简单的乘法原理罢了。
matlab调用python烧录PX4程序
12-31
matlab调用python烧录PX4程序
数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）
12-31
数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究”展开，提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架，用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构，第一阶段进行预决策，第二阶段根据实际场景进行调整，通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集，有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性，提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证算法性能，并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用；②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异；③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧，用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式，同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
基于 Github Actions 的 Hamibot 脚本定时执行方案，解决免费额度利用问题！.zip
12-31
基于 Github Actions 的 Hamibot 脚本定时执行方案，解决免费额度利用问题！.zip
（12页PPT）用计算器计算练习课神奇的数字.pptx
12-31
（12页PPT）用计算器计算练习课神奇的数字.pptx
协同路径多Dubins路径段协同路径规研究（Matlab代码实现）
12-31
【协同路径】多Dubins路径段协同路径规研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“多Dubins路径段协同路径规划”展开研究，利用Matlab代码实现多智能体（如无人机、机器人）在复杂环境下的协同路径规划。核心内容包括Dubins路径模型的构建与优化，多路径段的协同策略设计，以及路径平滑性、避障能力与任务效率的综合平衡。文中通过仿真验证了算法在动态环境中的有效性与鲁棒性，适用于需要高精度航向控制的移动平台路径规划。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事自动化、机器人、无人机路径规划等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决多智能体系统在受限运动条件下（如最小转弯半径限制）的协同路径规划问题；②提升复杂环境中路径的安全性、连续性与任务协同效率；③为相关科研项目或工程应用提供可复现的算法原型与仿真支持。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注Dubins路径生成、协同约束建模与优化求解过程，可通过调整参数和场景进行仿真测试，加深对协同机制与路径性能关系的理解。
mysql-workbench-community-8.0.25-macos.dmg
最新发布
12-31
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 MySQL的图形化操作版本，在macOS Big Sur系统中具备兼容性。 提供最新版本的安装软件包。
树形dp相关论文
03-11
### 关于树形动态规划（Tree DP）的学术论文 #### 树形动态规划简介 树形动态规划是一种专门针对树结构的数据处理方法，在解决涉及层次化数据的问题时非常有效。这类算法通常通过自底向上或自顶向下遍历整棵树来构建解决方案。 #### 子和树LSTM与N-ary树LSTM的相关研究 Tai等人提出的子和树LSTM以及N-ary树LSTM可以视为树形动态规划的一个应用实例，特别是在自然语言处理领域中用于解析句法树。这两种模型不仅继承了标准LSTM的记忆特性，还特别设计了适合处理分支结构数据的特点[^1]。 对于子和树LSTM而言，每个节点都有多个遗忘门用来控制来自各个孩子的信息流；而N-ary树LSTM则进一步规定了一个固定数量的孩子节点，并赋予不同的权重参数给每一个孩子节点的状态转移过程，从而实现更加精细的信息聚合机制。 #### 寻找更多关于Tree DP的研究资料 为了找到更多的有关树形动态规划的学术文章，建议关注以下几个方向： - **计算机科学理论**：探讨如何有效地利用树状结构优化复杂度。 - **机器学习框架下的改进**：如上述提及的LSTM变体，探索新的方式将DP原理融入到现代AI技术里。 - **具体应用场景分析**：比如编译器优化、数据库查询计划生成等领域内的实际案例研究。 ```python import requests from scholarly import scholarly def search_tree_dp_papers(): query = 'tree dynamic programming' results = [] # Using Google Scholar API to fetch relevant papers for paper in scholarly.search_pubs(query): title = paper['bib']['title'] authors = ', '.join(paper['bib'].get('author', [])) year = str(paper['bib'].get('pub_year', 'Unknown')) result_str = f"{title} ({year})\nAuthors: {authors}\n" results.append(result_str) if len(results) >= 5: break return "\n".join(results) if __name__ == "__main__": print(search_tree_dp_papers()) ``` 此Python脚本可以帮助获取一些初步的结果列表，当然这只是一个简单的例子，实际操作可能需要更复杂的逻辑和支持更大的数据集。
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