关于dp小结（一）

最新推荐文章于 2025-05-18 14:46:46 发布
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本文深入探讨了经典算法中的动态规划思想及其应用，并详细介绍了后缀数组的使用方法，同时对最长公共子序列等问题进行了空间优化方面的讲解。

这篇博客主要弄懂以下几个常见的问题：

主要是dp思想
并学会后缀数组的使用，以及最长公共子序列在空间上的优化。

  1. 最长公共子序列问题：

  2. 最长子串

  3. 最长重复子串
  4. 最长上升子序列

  5. 最大子序列和

  6. 最大子矩阵和

概率dp入门小结
IDrandom的专栏
10-17 1350
概率dp是一类求期望/概率的题目 简单总结一下做法 对于求期望 1.先将状态定义出来 2.然后对于每一个状态uuu，考虑他可能的下一个状态vvv，于是从uuu到vvv连一条概率为puvp_{uv}puv​的边。于是写出一个方程 dp[u]=(∑dp[v]∗p[u][v])+1dp[u]=(\sum{dp[v]*p[u][v]})+1dp[u]=(∑dp[v]∗p[u][v])+1 假如这是...
状压dp小结
qlq-polo
10-28 606
今天模拟又考了一个SPFA+状压dp，巧了，我又不会，华丽丽爆零。（实际上我啥都不会） 状压dp即用二进制暴力枚举然后状态转移。用f[i][j]表示第i行在状态j的时候的方案数，其中j用一个二进制数来表示。转移的时候只要判断与当前行和上一行(或是上几行)是否冲突即可，如果不冲突，f[i][j]=∑f[i−1][q]其中q为不冲突的状态。∑1≤i≤cnt​f[n][i] 就是最后的答案，cnt为总状...
【背包dp】小结
最新发布
2401_82676816的博客
05-18 849
多个物品选几个，容量限制是核心；选或不选看约束，价值最大找最优；可重复用正序扫，只能选一次就倒流；多重拆成 0-1 背，分组记得内部分组选。
单调队列优化dp小结
2301_81913843的博客
05-01 1089
拿手拆一拆易得：f[i][j]=c[i]*j+min(f[i-1][k]+(x[i]-x[i-1])*k*k-c[i]*k)(max(0,j-c[i])<=k<=j)这题和单调队列毫无关系，设f[i][j]表示后两步为i,j的最大值，转移枚举j，再枚举k，用minn=max(f[i][j])转移一下即可，可以用上一个k的延续过来。拿脚推易得：f[i][j]=min(f[i-1][k]+(x[i]-x[i-1])*k*k+c[i]*(j-k))(max(0,j-c[i])<=k<=j)
期望dp小结
KGV093的博客
10-30 1299
虽然我知道写了这篇总结之后说不定我还是不会期望dp，但是还是要收个尾，至少形式上要来一下，况且万一写着写着就想通了呢？ 先说一说如何求概率和期望： 概率：到达当前状态的概率等于到达前驱状态的概率乘以到达当前状态的概率，即dp[now]=Σ(dp[pre]*p[pre][now])。 期望：当前状态的期望等于所有{后继状态的输出值（期望）乘以其到达它的概率}之和，即E[now]=Σ(p1*E[
四边形优化dp小结
KGV093的博客
09-27 418
在本蒟蒻开始乱扯之前，先推荐两篇博客，有更详细清晰的讲解，这儿就不说那么多了，毕竟叫“小结”对吧。。。 http://www.cnblogs.com/hadilo/p/5800306.html http://blog.youkuaiyun.com/u014800748/article/details/45750737 下面进入正题：（一下所有的把min取成max，把”<”取成”>”也成立） 对于一个状态
状压DP小结
HZAU_ZXB的博客
07-23 2381
状压dp其实就是将状态压缩成2进制来保存 其特征就是看起来有点像搜索，每个格子的状态只有1或0 模板题，poj3254 就是先给一个map，在这个有些地方不能放牛，有些地方可以 然后牛与牛之间必须有间隔，问一共有多少种方法 然后状态转移方程就是dp[i][j]表示的是第i行，状态为j的时候的最大方案数 状态转移的时候判一下就好了 #include #include #in
轮廓线dp小结
a_forever_dream的博客
11-25 1219
介绍 本质上是状压dp，所以是用在一类数据范围很小的题中，一般是求方案数之类的。 正题 这个东西大家有时候也管他叫插头dp，个人认为插头dp只是轮廓线dp的一种，只是把轮廓线上的状态设计成插头而已，事实上也可以不是插头，确实也有这样的题。 不过插头dp可能更广为人知，这里就以一道经典题作为例题： 给出一张网格图，每个位置是.或*，*表示这个位置不可用，你要在可用的位置上设计一条哈密顿回路，经过所有可用点。链接 不知道这道题的话还是看一眼原题比较好qwq。 先说轮廓线是什么东西，说清楚也很简单，就是下面的
插头DP小结
Quack
02-18 5128
插头DP一般都是棋盘模型，找路径或者环路最值或者方案数。 插头：说白了就是两个联通的格子，一个走向另一个，那么这里就有一个插头。 轮廓线：DP逐格DP，那么轮廓线可以分开DP过的格子和未DP的格子。轮廓线的长度明显是m+1。插头垂直于轮廓线。 转移： 轮廓线在换行的时候要位移，这个画画图就出来了。 然后具体问题具体讨论。比如任意多个环路，不考虑方向，那么就是eat the trees，用最
数位DP小结
泉華子的OI足迹
10-02 967
写在前面 感觉写多了和模板似的…… UPD at 2018.3.8：其实一点也不模板，如果觉得数位dp很水的话，参见[SCOI2014]方伯伯的商场之旅 long long/*(或者int)*/ dfs ( int len, ...... ,limit) if( !limit &amp;amp;&amp;amp; dp != -1 ) return dp int lim = limit ? W[len] :...
mythsman#blog-source#区间dp专题小结1
07-25
区间DP是一类在区间上进行动态规划的最优问题，一般是根据问题设出一个表示状态的dp，可以是二维的也可以是三维的，一般情况下为二维。然后将问题划分成两个子问题，也
常见算法小结（DP、动态规划、最长子序列、DFS、BFS等常见基础算法小集）
03-12
本资源主要是汇集了自己刷题时总结下来的一些经典题目：包括二分、字符串替换、DP问题、动态规划、最长子序列、DFS、BFS、回溯算法等，旨在记录和查看复习，为了不断提升，不断更新补充。也包括链表的一些基础，有...
let 97 Interleaving String
the_conquer_zzy的专栏
01-22 442
Given s1, s2, s3, find whether s3 is formed by the interleaving of s1 and s2. For example, Given: s1 = "aabcc", s2 = "dbbca", When s3 = "aadbbcbcac", return true. When s3 = "aadbbbaccc", return fals
hdu 1244
the_conquer_zzy的专栏
09-07 416
主题思想： 动态规划dp[i][j] 表示前i个段，由前j个数组成。 那么对于第j个数，可以入选，前i段，也可以不入选 如果j组成了第i段，那么j-len[i] 组成i-1 段dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i-1][j-len[i]]+sum[j]-sum[j-len[i]]AC 代码：#include <iostream> #include<cstdio> #inc
hdu 1260 Tickets
the_conquer_zzy的专栏
09-19 392
主题思想： 动态规划。这题第一开始想到dp，后来又觉得不是dp，构建了图，按最短路径求，可是TLE， 还是觉得是dp， 这次想通了，dp其实是递归的形式，每次保存结果，避免递归的重复计算，就是dp。 如果要想找到dp，这要从第2个人开始分析，第一个人是一个特例。 核心状态转移方程。 dist[i]=min(dist[i-2]+d[i-2],dist[i-1]+a[i]) ,i=2,3,4,.
hdu 1243
the_conquer_zzy的专栏
09-07 380
主题思想： 这是一个变形LCS，但是我却TLE了，代码和求LCS基本一样，只不过LCS是长度加1, 这里是加恐怖分子权重。TLE的根本原因是： 使用了memset，， memset对所有结果进行赋值，但是其实我们只需要初始化 dp[0][j] （j 取 1,–列的长度） 和 dp[i][0] (i 取 1,,行数） dp[0][0] m+n+1 个 而memset，是对m*
hdu 1231
the_conquer_zzy的专栏
09-02 365
主题思想：最大连续子序列，最大连续子序列是和最大的连续子序列， 这是一个经典的dp问题。 dp[i] 表示以i结尾的连续子序列的和 对于第i个数字,或者选择加入前面的序列，此时dp[i]=dp[i-1]+a[i]，或者本身作为一个单独的序列，此时dp[i]=a[i]。dp[i]=max(a[i],dp[i-1]+a[i])即，如果dp[i-1]+a[i]>a[i] 则选择a[i]加入以前的序列
算法小结：从DP到BFS，掌握核心数据结构与算法
动态规划是一种将复杂问题分解为更小的子问题，并且存储这些子问题的解（通常是在一个数组中），以避免重复计算的方法。DP问题通常具有两个主要特性：最优子结构和重叠子问题。DP可以用来解决优化问题，如最短路径、...
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