洛谷—P1077 摆花（动态规划入门）

最新推荐文章于 2024-06-26 16:53:26 发布
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分类专栏： 动态规划
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这篇博客介绍了如何解决洛谷P1077题目，通过动态规划的方法来计算不同花盆摆放组合的方案总数。文章详细阐述了解题思路并提供了相关代码实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

解题思路：
定义状态方程dp[i][j]为前i种花盆摆放j个的总方案数

代码：

#include<iostream>
using namespace std;
const int k = 1000007;
int m, n, arr[110],dp
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洛谷—P1216 数字三角形（动态规划入门）
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题目点这里！！！！ /* 感觉可以用动规是要靠刷题的 初始状态，中间转移，末尾决策 几个for循环就结束了 状态转移方程是关键看题目而定 只要是符合题目状态并且处理好了 初始条件状态是对的 基本就对的*/ #include <iostream> using namespace std; const int N = 1e2 + 10; const int MOD = 1000007; int n, m; int a[N]; int dp[N][N];
花束摆放（动态规划）
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区间规划的模板题 ，注意要初始化成0，以及最后要找最大值。
CSP-J入门组题单
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leetcode 2024春招冲刺百题计划——动态规划+数论
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03-29 1825
不打算充钱第一次用java写，有点不熟悉。。。还是用c+stl爽。没写完，不定期更新。会尽快的，先发出来吧，万一有人需要呢先更数论和动态规划。
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动态规划入门
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【动态规划】[NOIP2012]摆花
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定义f[i][j]表示前i种花摆满j个花盆所得的方案数 f[i][j] = f[i][j] + f[i-1][j-min(a[i],j)
线性动态规划:摆花
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【解题思路】(1)状态表示f[i,j]：存储i种花j盆的方案总数。初始化，因为不管选择摆几种花，如果j为0，则方案数都是为1（即什么也不放）~~~(2)状态计算f[i,j]：进行三重循环,第一重为i种花；第二重为总盆数为j；第三重则为进行k枚举，k表示不放第i种花的其他花的总数，k从j开始枚举到j-a[i]（a[i]表示第i种花的总盆数）。最后，状态转移方程为f[i,j]+=f[i-1,k]。答案就是f[n,m]。
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【题目描述】 czy要妥善安排他的后宫，他想在机房摆一群妹子，一共有n个位置排成一排，每个位置可以摆妹子也可以不摆妹子。有些类型妹子如果摆在相邻的位置（隔着一个空的位置不算相邻），就不好看了。假定每种妹子数量无限，求摆妹子的方案数。 【输入格式】 输入有m+1行，第一行有两个用空格隔开的正整数n、m，m表示妹子的种类数。接下来的m行，每行有m个字符1或0,若第i行第j列为1，则表示第i种
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小明的花店新开张，为了吸引顾客，他想在花店的门口摆上一排花，共m盆。通过调查顾客的喜好，小明列出了顾客最喜欢的n种花，从1到n标号。weil在门口展出更多的花，规定第i种花不能超过ai盆，摆花时同一种花放在一起，且种类不同的花需要按标号的从小到大的顺序依次摆列。注意：因为方案数可能很多，请输出方案数对10^6+7取模的结果。第二行有n个整数，每两个整数之间用一个空格隔开，依次表示a1，a2，a3.......an。其中，0<n<=100，0<m<=100，0<=ai<=100。
【动态规划】 摆花 【NOIp普及组 2012 第三题】 （ssl 2360/luogu 1077）
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摆花摆花摆花 题目大意 有n种花，每种花有ai支，取m支，有多少种取法？（同一种花取第1，第3支和取第1，第2支算一种取法） 解题方法： 用f[i][j]来表示前i种选j支的方案数，然后往后推 动态转移方程： f[i][j+k]=(f[i][j+k]+f[i−1][k])mod1000007f[i][j+k]=(f[i][j+k]+f[i-1][k]) mod 1000007f[i][j+k]=...
洛谷P11229用动态规划怎么做代码
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洛谷P11229是一个典型的背包问题，通常可以使用动态规划(DP)方法来解决。这个问题通常涉及选择物品来最大化总价值，同时考虑每个物品的容量限制。DP的状态转移方程一般会涉及到两个变量：当前背包能容纳的最大重量（`dp[i][w]`），表示前i个物品加上第i+1个物品的最大价值，其中背包的总重量不超过`w`。 以下是基本的动态规划代码框架： ```python def knapsack dp(n, W, weights, values): # 初始化二维数组，dp[i][w] 表示前i个物品中选取部分放入容量为w的背包内的最大价值 dp = [[0 for _ in range(W + 1)] for _ in range(n + 1)] # 遍历所有物品 for i in range(1, n + 1): # 遍历所有可能的背包容量 for w in range(1, W + 1): # 如果当前物品可以放进背包，就取其价值加上之前状态的价值；如果放不下，则只取前面物品的最大价值 if weights[i - 1] <= w: dp[i][w] = max(values[i - 1] + dp[i - 1][w - weights[i - 1]], dp[i - 1][w]) else: dp[i][w] = dp[i - 1][w] return dp[n][W] # 调用函数，传入物品数、背包容量、重量列表和价值列表作为参数 n = 4 W = 6 weights = [2, 3, 4, 5] values = [6, 7, 8, 9] print(knapsack(n, W, weights, values)) ``` 在这个代码中，`dp[i][w]` 的计算就是递推过程的核心，通过不断比较包含当前物品和不包含当前物品的情况来找到最优解。
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