动态规划公式

本文深入探讨了动态规划在各种问题中的应用,包括石子合并、多边形剖分、乘积最大化、树型动态规划、数的划分、最长公共子串、资源分配、数字三角形问题以及最短路径计算等。通过具体的例子,展示了动态规划解决实际问题的策略和公式,如最小化成本、最大化乘积等。

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-----石子合并
F[i,j]:=min(f[i,k]+f[k+1,j]+sum[i,j]);

5. 剖分问题2
-----多边形剖分
F[I,j]:=min(f[i,k]+f[k,j]+a[k]*a[j]*a[i]);

6. 剖分问题3
------乘积最大
f[i,j]:=max(f[k,j-1]*mult[k,i]);

7. 树型动态规划1
-----加分二叉树 (从两侧到根结点模型)
F[I,j]:=max{f[I,k-1]*f[k+1,j]+c[k]}

8. 递推天地2
------数的划分
f[i,j]:=f[i-j,j]+f[i-1,j-1];

9. 线型动态规划3
-----最长公共子串,LCS问题
f[i,j]={0 (i=0)&(j=0);
f[i-1,j-1]+1 (i>0,j>0,x[i]=y[j]);
max{f[i,j-1]+f[i-1,j]}} (i>0,j>0,x[i]<>y[j]);
10. 资源问题4
-----装箱问题(判定性01背包)
f[j]:=(f[j] or f[j-v[i]]);


11. 数字三角形1
-----朴素の数字三角形
f[i,j]:=max(f[i+1,j]+a[I,j],f[i+1,j+1]+a[i,j]);

12. 双向动态规划1
数字三角形3
-----小胖办证
f[i,j]:=max(f[i-1,j]+a[i,j],f[i,j-1]+a[i,j],f[i,j+1]+

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