云游code的博客

<br />彻头彻尾的0/1背包，存储double类型背包状态有个小技巧就是乘以小数点后相应位数n的10^n，这样可以将其转换为整形作为数组下标进行运算，算法不难，按照题目意思筛选每一张发票，满足条件的才存入背包数组，然后就是0/1背包了，最后输出a[最高报销额]就是结果。。。今天元宵节，各位元宵节快乐！！

DP：考虑且仅仅考虑由前一阶段状态转移到当前状态后，递推并选取出当前状态的最优解，具有无后效性和最优子结构的基本特征，其中所谓的无后效性是指：“下一时刻的状态只与当前状态有关，而和当前状态之前的状态无关，当前的状态是对以往决策的总结”。因此DP是由前一阶段的一系列阶段转移并选取最优而来，即抵达当前状态路径不唯一，仅是最终最优结果唯一。DP设计的具体步骤：     (1)划分阶段：按照问题的

比较简单的DP，注意这一句话Farmer John's list of chores is nicely ordered, and chore K (K > 1) can have only chores 1,.K-1 as prerequisites意思是在完成第K个任务时

从下向上倒推，dp[i][0]表示从第j块板子到第i块板子的左边的最小路程，dp[i][1]表示从第j块板子到第i块板子的右边的最小路程，先从小到大给板子排序，如果当前第i块板子下面有第j块板子的话，则比较从当前 第j块板子的左右分别到第i块板子的左右最小路程有点细节要注意

其他的已经加了注释，现在重点解析一下 dp[i] = num[i] - maxx；这句话的意义，首先dp[i]表示的是当前我取第i个，而下一个人取第j个数(num[j]>num[i])可以达到最优，那么为什么要取最大的dp[j]呢？因为这样可以保证每次取得的策略最优，dp[j]是

在n*n(n≤20)的方格棋盘上放置n 个车(可以攻击所在行、列)，求使它们不能互相攻击的方案总数。仅供和我一样的菜鸟们参考， 以n=4为例子解析源码#include #include using namespace std;__int64 a[110

最近准备开始重拾DP，此题本质是求最长上升子序列，用a[u]=v表示当前第u个贫穷的城市对应的对面第v个富裕的城市，然后dp[i]表示当前长度为i时的最小a[k]值，为什么是最小呢？因为只有这样才能保证上升序列达到最长长度，只有尽可能的将dp[len]的值变小才能加入更多的a[i

<br />简单的DP，DFS找到当前点能够获得的最大奶酪数。。。。要用备忘录<br /><br />#include <iostream><br />#include <queue><br />using namespace std;<br />const int size = 110;<br />const int Go[4][2] = {{-1, 0}, {0, -1}, {0, 1}, {1, 0}};<br />int n, k;<br />int map[size][size];<br />in

<br />悲剧，被这个名为命运的题目玩了几个小时，过掉正数数据但是过不掉负数数据，ORZ。。改了好久。。。其实就是DP，ans[i][j]表示到第(i, j)点的最大幸运点，然后就可以依照题目列出转移方程<br />ans[i][k*j] =  max( ans[i][k*j],ans[i][j]+maze[i][k*j]);（向右走k*j步）、ans[i][j+1] =  max(ans[i][j+1], ans[i][j]+maze[i][j+1]);(向右走一步)和ans[i+1][j] =  an

这题要求最长下降子序列的长度和个数，我们可以增加 数组maxlen[size]（记录当前第1个点到第i个点之间的最长下降序列长度） 和maxnum[size]（记录1~i之间的最长下降序列个数 ） ，首先对于最长下降序列属于DP基础题，只要对每一个a[i]求出符合要求（a[i] 在序列中，如果maxlen[j]+1 == maxlen[i]则说明a[i]和a[j]在同一个下降数列中（显然必有a