DP经典5题

DP一年多没碰过了,今天突然想找找感觉,找了经典的几道DP复习着敲了敲。虽然最大子矩阵,滑雪,石子合并等问题也足够经典,我还是从中找了5道最经典的DP写了这篇博文,如果您是大一,大二想踏入程序竞赛的同学可以当习题做做,如果您像我一样不是ACMer,平时项目中也很少用DP,同样可以回顾一下DP的奥妙。

 

1.最大连续子序列之和

给定K个整数的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, ..., Nj },其中 1 <= i <= j <= K。最大连续子序列是所有连续子序中元素和最大的一个, 例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 },最大和为20。

状态转移方程:sum[i]=max(sum[i-1]+a[i],a[i])

代码清单:

 

[cpp] view plain copy
 
  1. #include"stdio.h"
  2. main(){
  3. inti,sum=0,max=0;
  4. intdata[]={
  5. 1,-2,3,-1,7
  6. };
  7. for(i=0;i<sizeof(data)/sizeof(data[0]);i++){
  8. sum+=data[i];
  9. if(sum>max)
  10. max=sum;
  11. if(sum<0)
  12. sum=0;
  13. }
  14. printf("%d",max);
  15. }

 

2.数塔问题

 


数塔问题 :要求从顶层走到底层,若每一步只能走到相邻的结点,则经过的结点的数字之和最大是多少?

转移方程:sum[i] = max(a[左孩子] , a[右孩子]) + a[i]

 

[cpp] view plain copy
 
  1. #include"stdio.h"
  2. #defineN5
  3. main(){
  4. inti,j;
  5. intdata[N][N]={
  6. {9,0,0,0,0},
  7. {12,15,0,0,0},
  8. {10,6,8,0,0},
  9. {2,18,9,5,0},
  10. {19,7,10,4,16}
  11. };
  12. for(i=N-1;i>0;i--)
  13. for(j=0;j<i;j++)
  14. data[i-1][j]+=data[i][j]>data[i][j+1]?data[i][j]:data[i][j+1];
  15. printf("%d",data[0][0]);
  16. }

3.01背包问题

 

有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。

转移方程:dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]] + value[i]

 

[cpp] view plain copy
 
  1. #include"stdio.h"
  2. #definemax(a,b)((a)>(b)?(a):(b))
  3. main(){
  4. intv=10;
  5. intn=5;
  6. intvalue[]={0,8,10,4,5,5};
  7. intweight[]={0,6,4,2,4,3};
  8. inti,j;
  9. intdp[n+1][v+1];
  10. for(i=0;i<n+1;i++)
  11. for(j=0;j<v+1;j++)
  12. dp[i][j]=0;
  13. for(i=1;i<=n;i++){
  14. for(j=1;j<=v;j++){
  15. if(j>=weight[i])
  16. dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]);
  17. else
  18. dp[i][j]=dp[i-1][j];
  19. }
  20. }
  21. printf("%d",dp[n][v]);
  22. }

4.最长递增子序列(LIS)

给定一个序列An=a1,a2, ... , an,找出最长的子序列使得对所有i<j,ai<aj。

转移方程:b[k]=max(max(b[j]|a[j]<a[k],j<k)+1,1);

代码清单:

 

[cpp] view plain copy
 
  1. #include"stdio.h"
  2. main(){
  3. inti,j,length,max=0;
  4. inta[]={
  5. 1,-1,2,-3,4,-5,6,-7
  6. };
  7. int*b;
  8. b=(int*)malloc(sizeof(a));
  9. length=sizeof(a)/sizeof(a[0]);
  10. for(i=0;i<length;i++){
  11. b[i]=1;
  12. for(j=0;j<i;j++){
  13. if(a[i]>a[j]&&b[i]<=b[j]){
  14. b[i]=b[j]+1;
  15. }
  16. }
  17. }
  18. for(i=0;i<length;i++)
  19. if(b[i]>max)
  20. max=b[i];
  21. printf("%d",max);
  22. }

 

5.最长公共子序列(LCS)

 

一个序列 S ,如果分别是两个或多个已知序列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 S 称为已知序列的最长公共子序列。

转移方程:

dp[i,j] = 0 i=0 || j=0

dp[i,j] =dp[i-1][j-1]+1 i>0,j>0, a[i] = b[j]

dp[i,j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]) i>0,j>0, a[i] != b[j]

 

 

[cpp] view plain copy
 
  1. #include"stdio.h"
  2. #defineM8
  3. #defineN6
  4. voidprintLSC(inti,intj,char*a,intstatus[][N]){
  5. if(i==0||j==0)
  6. return;
  7. if(status[i][j]==0){
  8. printLSC(i-1,j-1,a,status);
  9. printf("%c",a[i]);
  10. }else{
  11. if(status[i][j]==1)
  12. printLSC(i-1,j,a,status);
  13. else
  14. printLSC(i,j-1,a,status);
  15. }
  16. }
  17. main(){
  18. inti,j;
  19. chara[]={'','A','B','C','B','D','A','B'};
  20. charb[]={'','B','D','C','B','A'};
  21. intstatus[M][N];//保存状态
  22. intdp[M][N];
  23. for(i=0;i<M;i++)
  24. for(j=0;j<N;j++){
  25. dp[i][j]=0;
  26. status[i][j]=0;
  27. }
  28. for(i=1;i<M;i++)
  29. for(j=1;j<N;j++){
  30. if(a[i]==b[j]){
  31. dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
  32. status[i][j]=0;
  33. }
  34. elseif(dp[i][j-1]>=dp[i-1][j]){
  35. dp[i][j]=dp[i][j-1];
  36. status[i][j]=2;
  37. }
  38. else{
  39. dp[i][j]=dp[i-1][j];
  40. status[i][j]=1;
  41. }
  42. }
  43. printf("最大长度:%d",dp[M-1][N-1]);
  44. printf("\n");
  45. printLSC(M-1,N-1,a,status);
  46. printf("\n");
  47. }

 

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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从洛谷P2900到YBT金牌导航:土地购买这道DP神题,我是如何用斜率优化啃下来的(附完整代码)

本文详细解析了如何通过斜率优化和决策单调性解决洛谷P2900和YBT金牌导航中的土地购买DP难题。从贪心预处理到动态规划模型建立,再到斜率优化的实现细节,作者分享了完整的解题思路和代码实现,帮助读者掌握高效解决复杂DP问题的方法。

weixin_28738021的博客 234

DP经典题

分苹果 n 只奶牛坐在一排,每个奶牛拥有 ai 个苹果,现在你要在它们之间转移苹果,使得最后所有奶牛拥有的苹果数都相同,每一次,你只能从一只奶牛身上拿走恰好两个苹果到另一个奶牛上,问最少需要移动多少次可以平分苹果,如果方案不存在输出 -1。 拼凑面额 给你六种面额1、5、10、20、50、100元的纸币,假设每种币值的数量都足够多,编写程序求组成N元(N为0-10000的非负整数)的不同组合的个数...

默的博客 3950

动态规划——树形DP经典题

阶段基本是一样的,但是不同类型的DP有不同的考虑方式。第一个阶段定义dp数组(1)缩小规模。树形DP的规模就是树,一棵树的大小由根确定。dpidp[i]dpi表示以i节点为根节点的子树。(2)考虑限制。树形DP的限制大多是父子节点之间的约束,这个约束虽然是单元素约束,但是一般也要放在DP数组上。(3)定义dp数组。第二个阶段推导状态转移方程一般是考虑用一个dfs,从儿子节点向当前节点转移。

qq_53237241的博客 1068

动态规划 线性 DP 经典四题一遍吃透

本文讲解线性动态规划的基本思想与通用解题步骤,通过台阶问题、最大子段和、传球游戏、乌龟棋四道经典例题,从状态表示、转移方程、初始化到代码实现完整拆解,帮助初学者快速掌握线性 DP 的核心套路与写法。

2501_90265152的博客 1926

一道经典的dp入门题

一道经典的DP题。。。感觉学DP都是从这题开始的。。。 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 (Figure 1) Figure 1 shows a number triangle. Write a program that calculates the highest sum of numbers passed on a route ...

菜鸡的学习记录 865
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wangran51
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