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1.题目描述：点击打开链接 2.解题思路：本题利用动态规划解决，时刻i和所在的车站j构成了一个状态，每个状态都有三种决策：（1）等待1分钟。（2）搭乘向右开的车（如果有）。（3）搭乘向左开的车（如果有）。如果用d(i,j)表示在时刻i,位于车站j时最少的等待时间，那么对于三种决策，可得到如下的状态转移方程： (1) d(i,j)=d(i+1,j)+1; (2) d(i,j)=min(d(i,

背包问题是动态规划的经典问题，因此，有必要弄清跟背包问题的所有分析过程并熟练掌握各种类型的代码 一，完全背包问题 1.问题描述：有n种物品，每种物品有无限多个，第i个物品重量是wi，价值是vi，从这些物品中挑选总重量不超过W的物品，求出挑选物品价值的最大值。    限制条件：1≤n≤100,1≤wi,vi≤100,1≤W≤10000 2.解题思路：本题类似于“硬币问题”，硬币问题只要求凑够

1.题目描述：点击打开链接 2.解题思路：本题利用DAG上最长路模型解决，将所有符合高度严格减小的相邻点保存，由于最多只有四个，用稀疏图的存储方法即可。 3.代码： #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include #include #include #include #include #include #include #include #include

1.题目描述：点击打开链接 2.解题思路：本题利用动态规划解决，由于影响决策的因素是顶面的尺寸，因此可以用二元组(a,b)表示“顶面尺寸为a,b这个状态”,由于每次都要求增加一个立方体后顶面的长和宽都会严格减小，因此这个图是一个DAG，可以利用DAG上的最长路算法解决。不过这里会遇到一个问题，由于a,b可能很大，不能直接用d(a,b)表示状态。此时可以利用间接表示法：用(idx,k)表示(a,b

1.题目描述：点击打开链接 2.解题思路：本题利用缩点法+dp解决。根据题意可以发现，同一个SCC要么全部选择，要么全部都不选。如果将每个SCC都缩成一个点，而且定义该点的权值就是这个SCC的结点数。那么问题实际上就转化为求一条权值最大的路径。因为缩点后的图是一张DAG，因此可以利用dp加以解决。 3.代码： #include #include #include #include #incl