动态规划

最新推荐文章于 2025-09-11 18:44:42 发布
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文章标签： 数据结构与算法
原文链接：http://www.cnblogs.com/2014acm/p/3892040.html
直击高频编程考点：动态规划经典算法题总结
张彦峰的博客
04-20 4万+
动态规划基本理解分析以及应用举例，同时给出高频笔试考题解法分析和代码展示验证（最大子序和、最长上升子序列、最长公共子序列、最大子数组乘积、分割整数的最大乘积、最长有效括号、不同路径、最小路径和、最大矩形、0-1背包问题、编辑距离、单词拆分、爬楼梯、打家劫舍、强盗抢劫环形街区、股票买卖问题、最佳买卖股票时机含冷冻期、找零钱的最少硬币数、从起点到终点的最小路径数等）
动态规划解决TSP问题用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最
10-22
动态规划是一种解决问题的有效方法，尤其在处理具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题时。旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到一个城市的最短可能路线，使得...
算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟
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有图有真相
07-15 48万+
前言最近在牛客网上做了几套公司的真题，发现有关动态规划（Dynamic Programming）算法的题目很多。相对于我来说，算法里面遇到的问题里面感觉最难的也就是动态规划（Dynamic Programming）算法了，于是花了好长时间，查找了相关的文献和资料准备彻底的理解动态规划（Dynamic Programming）算法。一是帮助自己总结知识点，二是也能够帮助他人更好的理解这个算法。后面的参
详解动态规划
如无必要，勿增实体。
10-08 1847
在动态规划中，有效地定义阶段和状态变量是关键步骤之一。以下是详细的解释：动态规划中的阶段是指将问题的过程按照时间或空间特征分解成若干互相联系的阶段，以便按次序求解每个阶段的问题。阶段的划分通常基于问题的时间或空间特征，这样可以更方便地将问题转化为多阶段决策问题。常用字母k表示阶段变量，如第k阶段。状态是指在每个阶段开始时所处的客观条件，通常用变量表示。例如，在第k阶段的状态变量常用 sk 表示。状态变量描述了在某一阶段开始时的各种可能情况，这些情况决定了该阶段的决策和后续状态。
动态规划详解
Meiko记录
10-27 6万+
什么是动态规划？ 动态规划（英语：Dynamic programming，简称 DP），是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler su...
【算法】动态规划
小匠码农
08-26 1万+
动态规划、最长公共子序列
动态规划算法
Allence的博客
04-08 2万+
一、动态规划算法思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，
教你彻底学会动态规划——入门篇
常敲代码手不抖
08-11 41万+
动态规划相信大家都知道，动态规划算法也是新手在刚接触算法设计时很苦恼的问题，有时候觉得难以理解，但是真正理解之后，就会觉得动态规划其实并没有想象中那么难。网上也有很多关于讲解动态规划的文章，大多都是叙述概念，讲解原理，让人觉得晦涩难懂，即使一时间看懂了，发现当自己做题的时候又会觉得无所适从。我觉得，理解算法最重要的还是在于练习，只有通过自己练习，才可以更快地提升。话不多说，接下来，下面我就...
C++ 动态规划
meFranky的博客
07-04 4763
简要介绍动态规划解题的思路，并以数字金字塔、0-1背包问题为例，给出动态规划的代码实现
【动态规划】01背包问题（通俗易懂，超基础讲解）
Yngz_Miao的博客
08-24 45万+
问题描述 有n个物品，它们有各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？ 为方便讲解和理解，下面讲述的例子均先用具体的数字代入，即：eg：number＝4，capacity＝8 i（物品编号） 1 2 3 4 w（体积） 2 3 4 5 v（价值） 3 4 5 6 总...
会议安排（贪心算法和动态规划） 贪心算法和动态规划.pdf
04-08
会议安排（贪心算法和动态规划） 会议安排问题是计算机科学中的一种经典问题，目的是在一系列活动中选择尽可能多的活动，使得每个活动的结束时间不早于下一个活动的开始时间。这个问题可以使用贪心算法和动态规划两...
代码 随机动态规划的实例的matlab代码
06-04
代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的...
贪心算法、分治算法和动态规划的区别 贪心算法和动态规划.pdf
04-08
贪心算法、分治算法和动态规划的区别 贪心算法、分治算法和动态规划是三种常用的算法设计策略，每种算法都有其特点和应用场景。下面我们将对这三种算法进行详细的比较和分析。 分治算法 分治算法是一种将原问题...
二叉树的前中后序遍历(迭代法)
mrjieke6的博客
09-07 1389
本文系统介绍了二叉树前序、中序和后序遍历的迭代实现方法。前序遍历采用栈结构，按;根→右→左 ;顺序入栈；中序遍历先全部左子树入栈再访问节点；后序遍历则通过修改前序遍历顺序为"根→右→左 ;后反转结果。三种遍历时间复杂度均为O(n)，空间复杂度最坏O(n)。与递归实现相比，迭代方法避免了栈溢出风险，处理大型树更稳定。每种遍历方式都配有详细代码解析、执行示例和复杂度分析，并讨论了实际应用场景，为掌握树结构操作提供了系统指导。
leetcode380：RandomizedSet - O(1)时间插入删除和获取随机元素（数组+哈希表的巧妙结合）
最新发布
lyh2004_08的博客
09-11 564
本文介绍了如何设计一个支持O(1)时间插入、删除和获取随机元素的数据结构。关键在于巧妙结合数组和哈希表的优势：数组提供O(1)随机访问，哈希表实现O(1)查找。核心技巧是删除操作时采用"末尾替换法"，将被删除元素与数组末尾交换后删除，避免移动元素。文章详细分析了算法原理、代码实现、复杂度以及边界条件，并探讨了允许重复元素的变种问题。该方案体现了组合数据结构和空间换时间的设计思想，完美满足了题目要求的所有O(1)操作。
每日算法刷题Day67:9.9:leetcode bfs10道题，用时2h30min
2301_80044595的博客
09-09 803
2.与[[十.图论算法-基础遍历#3. 1162. 地图分析(中等,学习)]]一模一样，找每个1到各自最近的0的最短距离，即多源最短路径距离，所以将所有0入队列，向四周扩散，告诉1已经扩散的层数，即距离。所以要反过来，将所有满足条件的点当做多个源点，向外扩散，从而告诉待求点当前扩散的层数，即最短距离。，是Dijkstra算法，但因为边权只有0和1，所以用0-1BFS来优化Dijkstra，双端队列队首入0，队尾入1，保证每次队首都是边权(代价)最小的。的视频包含所有你好友的好友观看过的视频，以此类推。
LeetCode 1658. 将x减到0的最小操作数
qq_57349657的博客
09-11 244
不定长滑动窗口：将x减到0的最小操作数
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Leeyy
09-10 627
过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
ACM动态规划技巧与总结
动态规划是算法设计中的一种方法，它将一个复杂的问题分解成更小的子问题，通过解决这些子问题来构建原问题的解。动态规划特别适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题，广泛应用于ACM国际大学生程序设计竞赛...
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