力扣动态规划基础版（矩阵型）
矩阵相关的动态规划题目，深入理解
算法【Java】—— 动态规划之简单多状态 dp 问题
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【动态规划】【map】【C++算法】1289. 下降路径最小和 II
给你一个 n x n 整数矩阵 grid ，请你返回 非零偏移下降路径 数字和的最小值。非零偏移下降路径 定义为：从 grid 数组中的每一行选择一个数字，且按顺序选出来的数字中，相邻数字不在原数组的同一列。
【算法】动态规划
动态规划、最长公共子序列
动态规划（最长公共子序列）
最长公共子序列：1.备忘录方法（数组c和数组b）动态规划； 2.不使用表b，用O(m+n)的运行时间重构LCS； 3.用更少的空间复杂度实现LCS_LENGTH;
智慧仓储-AI人工智能在仓储中的应用
AI人工智能在仓储中的应用 包括智能存储推荐、订单分配、拣选路径规划、图像识别、自然语言处理、预测分析、自动化操作和实时库存跟踪等。此外，集成了 物联网、无人机、机器人和区块链等技术，以提升效率和安全性。具体而言，AI仓库管理可能包括以下几个方面的应用： 除了上述应用，AI仓库管理还
利用【Python】【线性规划】优化工厂生产：实现智能资源配置与利润最大化的现代解决方案
建立线性规划模型，以解决生产优化问题。通过定义决策变量、目标函数和约束条件，使用Python的SciPy库中的linprog函数求解模型，并验证结果的合理性。最终，确定了在资源限制条件下最大化利润的最优生产方案.
【动态规划】路径问题
【动态规划】路径问题
动态规划：基础篇
1+1 +1(每次爬一个台阶) 由第2层楼梯过来。（后面将讲解的很多动规的题目其实都是当前状态依赖前两个，或者前三个状态，都可以做空间上的优化）爬到第2层楼梯：有2种方法 1+1(每次爬一个台阶)、2(一次爬两个台阶)1 +2(先爬一个台阶、再爬两个台阶)
2024CCPC郑州邀请赛暨河南省赛（A,B,C,D,F,G,H,J,K,L,M）
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【进击的算法】动态规划——01背包
本文讲解动态规划的进阶，01背包问题！
Leetcode刷题笔记——动态规划（背包问题）篇
01背包与完全背包简介
动态规划（Dynamic programming）详解
动态规划（Dynamic programming，简称DP）是一种将复杂问题分解成很多子问题，并将子问题的求解结果存储起来避免重复求解的一种算法。动态规划一般用来解决最优问题。而解决问题的过程，需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。最后通过一组决策序列（动态转移方程），产生最终期望的最
动态规划课堂6-----回文串问题
本文详细介绍了关于回文串dp问题，通过把回文串的子串是否是回文信息存储在dp表中，利用dp表再完成动态规划，本题所有例题均使用模板解决，代码风格非常好，希望能帮到你。
【动态规划】【同余前缀和】【多重背包】[推荐]2902. 和带限制的子多重集合的数目
给你一个下标从 0 开始的非负整数数组 nums 和两个整数 l 和 r 。请你返回 nums 中子多重集合的和在闭区间 [l, r] 之间的 子多重集合的数目 。由于答案可能很大，请你将答案对 10^9^ + 7 取余后返回。子多重集合 指的是从数组中选出一些元素构成的 无序 集合，每个元素 x
动态规划-背包问题-完全背包
可见，更新dp[i][j]时，用的是同一行先前位置dp[i][j-w[i]]和上一行对应位置的dp[i-1][j]，和01数组不同在于更新方向。使用单个数组更新时，采用从小到大的方向对dp数组进行覆盖。dp[i][j]表示前i种物品，体积为j时的最大价值。也就是说，每件物品可以拿0，1，…，完全背包
从动态规划到贪心算法：最长递增子序列问题的方法全解析
最长递增子序列问题的方法全解析
动态规划-----最长公共子序列（及其衍生问题）
目录一.最长公共子序列的基本概念：解决动态规划问题的一般思路（三大步骤）：二.最长公共子序列题目：三.字符串的删除操作：四.最小 ASCII 删除和：首先需要科普一下，最长公共子序列（longest common sequence）和最长公共子串（longest common substring）不
DP动态规划入门（数字三角形、破损的楼梯、安全序列）
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是运筹学的一个分支，它是一种通过将复杂问题分解成多个重叠的子问题，并通过子问题的解来构建整个问题的解的算法。动态规划的关键在于找到子问题之间的重叠关系，并存储这些子问题的解以避免重复计算。通过这种方式，动态规划能够在多项式时间内解决一些看似
动态规划入门之0-1背包问题与完全背包问题
有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是 vi，价值是 wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。接下来有 N 行，每行两个整数 vi, w
