经典区间DP

最新推荐文章于 2025-05-14 23:19:18 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-14 23:19:18 发布 · 62 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/zhouzhuo/p/3618833.html

题目

Leetcode Palindrom Cut

Leetcode Palindrom

Brackets Sequence

矩阵链乘法

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhouzhuo/p/3618833.html

hdu4283——经典区间dp
mumei的博客
08-03 608
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4283 都知道cry非常喜欢和小姐姐一起"玩耍"，每个小姐姐他都要花一定的时间和她们玩耍，但是玩耍时要到隐蔽的地方去，因此他每次只能选择一个小姐姐，而让其他小姐姐耐心等待。 这一天他约了一大堆的小姐姐数了数竟然有n个漂亮小姐姐,n个小姐姐排成一排依次和cry一起玩耍,每个小姐姐们都有一个"耐心值...
区间 dp 介绍
doudpyj的博客
03-17 830
区间 dp 就是在区间上进行动态规划，求解一段区间上的最优解。
石子合并 (经典区间DP)
PleasantlY1的博客
08-10 912
描述     有N堆石子排成一排，每堆石子有一定的数量。现要将N堆石子并成为一堆。合并的过程只能每次将相邻的两堆石子堆成一堆，每次合并花费的代价为这两堆石子的和，经过N-1次合并后成为一堆。求出总的代价最小值。 输入 有多组测试数据，输入到文件结束。 每组测试数据第一行有一个整数n，表示有n堆石子。 接下来的一行有n（0< n <200）个数，分别表示这n堆石子的数目，用空格隔开...
区间DP详解
doooge_awa的博客
05-14 937
本文讲解了 区间DP 是什么，怎么转移，以及五道经典的区间DP例题和六道作业题，可快速带新手了解 区间DP 这一个属于动态规划的算法。
算法：区间dp
m0_63997099的博客
09-06 1363
是一种用于解决某些需要处理区间或子段问题的动态规划方法，特别适合于问题的解可以通过子区间的解进行组合的情况。该方法的核心思想是在子区间上进行分治，将大问题划分为较小的子问题，通过解决这些子问题来构建整个问题的解。
线性区间 dp 与环形区间 dp
oscar1224的博客
05-19 2088
区间dp就是在区间上进行动态规划，求解一段区间上的最优解；该问题的求解思路主要是通过合并小区间的最优解进而得出整个大区间上最优解的dp算法。（实际上还是通过子问题的解来求出原问题的解）
区间dp总结
icebeeeeeef的博客
08-11 827
同样是巧妙的转移，首先因为n，k的值不同有可能导致最终不可能合并成一堆，当我们确定了可以合并成功后，因为不同的合并顺序会影响最后的结果，所以我们如果枚举分割点的意义就应该是，把左侧右侧分别结算完后，加上把左右侧一起合并的成本，另外需要注意的是，我们枚举分割点的时候，左侧结算完成，可能剩下几个也可能不剩下，右侧也同样，所以只有当整体区间满足可以合并到只剩下一个的条件时，才有意义去讨论左右侧一起合并，并且，分割点并不是全部都合适，如果左右侧的子区间都不会。，每一次操作你都可以在字符串的任意位置插入任意字符。
区间DP问题归纳总结
a123_120的博客
10-03 2501
常用技巧：将环形区间转变为线形区间，从而解决环形区间的问题区间dp记录方案数区间dp和高精度的结合（将高精度模板结合到dp中去）迭代式：自底向上递推计算，适用于简单的dp过程，一般来说，状态用了几维，就需要写几层for循环，当dp维度较高时显然不适用。记忆化搜索式：自顶向下递归计算，并且在递归时记录已经算过的值，避免重复计算，适用于高维dp或者状态转移较复杂的情况，但缺点有可能出现栈溢出的情况。一般区间dp的状态f[i][j]都表示从第i个元素到第j个元素的一个区间。
区间 dp
weixin_62224014的博客
02-11 905
一.什么是区间dp 区间dp就是将题目要求的一大段区间的最优解拆分成许多个小区间，先求每个小区间的最优解，然后通过小区间的最优解来求大区间的最优解 二.核心思想 求解在一个区间上的最优解，那么把这个区间分割成一个个小区间，求解每个小区间的最优解，再合并小区间得到大区间即可。 代码实现，枚举区间的长度len（从小到大），由小区间逐渐推大区间，最终推到总长度。内层循环小区间的起点，由长度可得出终点，然后在这个起点终点之间枚举分割点，求解这段小区间在某个分割点下的最优解。 模板： for(int l
区间dp 总结&详解
seanli1008的博客
10-02 1281
区间 dp
区间DP例题（持续更新）
serendipity的博客
08-27 783
区间DP例题（持续更新） poj 3280：Cheapest Palindrome 题意：给定一字符串，
区间dp-基本知识以及例题
09-02
区间dp问题的一个经典例子是涂色问题，假定有一个长度为n的木板，现在要对其涂色，需要考虑最少需要多少次操作。通过定义dp[i][j]为考虑区间[i, j]时的最少操作次数，并且通过枚举区间的端点颜色以及区间拆分，我们...
CodeForces – 1312E Array Shrinking(区间dp)
01-03
题目分析：最优性问题，且是对区间操作的，而且数据范围满足 n^3 的时间复杂度，综上可以考虑区间dp，因为题目已经明确了需要求什么，所以我们不妨设 dp[ i ][ j ] 为区间 [ i , j ] 合并后的最短数列的长度，因为...
区间DP概率DP树形DP插头DP
09-05
区间DP概率DP树形DP插头DP，每种DP一道典型例题，有助于初学者
中文疾病诊断数据集（百万条），可用于中国人疾病分析、疾病诊断
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/056be54e94fa 中文疾病诊断数据集（百万条），可用于中国人疾病分析、疾病诊断。（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【计算机视觉】基于立体视觉的3D目标检测框架优化：联合2D边界框与实例深度估计的高效多类别检测系统设计（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：这篇论文提出了一种基于立体视觉的3D目标检测框架，核心创新包括直接实例深度估计方法、自适应空间特征聚合模块。该框架仅用左图像生成联合2D边界框并预测3D框中心深度，通过减弱背景点影响并整合重要实例特征，提高了3D检测的精度和效率。相比现有方法，该框架在KITTI基准测试上表现出色，实现了更高的检测精度（68.7% AP）和更快的推理速度（8.5 FPS）。论文还详细介绍了框架的核心模块实现，如实例深度估计网络、自适应空间特征聚合模块以及完整的立体3D检测框架，并通过实验验证了各模块的有效性。 适合人群：从事计算机视觉、自动驾驶或机器人领域的研究人员和技术开发者，尤其是对3D目标检测、立体视觉感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①提高3D目标检测精度和效率；②研究立体视觉在3D检测中的应用；③探索深度估计和特征聚合的新方法；④应用于自动驾驶、机器人导航等实际场景。 其他说明：论文不仅提供了理论分析，还给出了详细的代码实现，便于读者理解和复现。该框架在KITTI数据集上进行了充分验证，证明了其在多类别3D检测任务中的优越性能。此外，论文还讨论了现有方法的局限性，并提出了针对性的解决方案。
基于单片机的垃圾桶系统设计(51+1602+SG90+RSD+HX711) 0437
08-19
包括：源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、电路原理图文件、配套技术手册、论文资料等 1、采用51单片机作为主控芯片； 2、采用LCD1602作为显示模块，用于显示人体靠近信息、垃圾重量信息； 3、采用压力传感器+HX711模块检测垃圾投入后重量变换； 4、采用HC-SR501模块检测人体靠近信息； 5、采用舵机作为垃圾箱盖子驱动力； 6、当检测到人体靠近信息后，开启箱盖；开盖后检测到重量变化，关闭箱盖；
中文 NLP 语料库数据集
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/b9dc05a1369f 中文 NLP 语料库数据集（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
slop-7.6-5.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
区间dp
03-08
考虑经典的“石子合并”案例作为具体实例说明。该问题是关于怎样安排若干次操作使最终得分最高（或最低），其中每一次操作都是选取一对相连的石子堆并将它们合成为一个更大的堆，同时记录下此次合并带来的分数变化。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值