【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
【动态规划】C++ 算法458:可怜的小猪
有 buckets 桶液体，其中 正好有一桶 含有毒药，其余装的都是水。它们从外观看起来都一样。为了弄清楚哪只水桶含有毒药，你可以喂一些猪喝，通过观察猪是否会死进行判断。不幸的是，你只有 minutesToTest 分钟时间来确定哪桶液体是有毒的。喂猪的规则如下：选择若干活猪进行喂养可以允许小猪同时
47-设计问题-最小栈
因为 dp[1][i] 表示偷了这一家所以前一家必定不能偷，只能是 dp[0][i-1] 但是又因为偷了当前这个一家收益还要增加 nums[i]你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，偷窃 1 号房屋 (金额 =
《热题100》回溯篇
思路：单纯的深度递归会超时，因为之前会有大量的数据计算，所以需要一个数组来保存当前的最大递增路径的值。在遍历当前值时，如果当前dp值不是0，那就说明之前计算过该值，直接返回。比较记录中的每个字典，如果有相同key和value，就合并（d1.update(d2)），然后删除多余的那个字典。思路：每一行
(动态规划) 剑指 Offer 60. n个骰子的点数 ——【Leetcode每日一题】
剑指 Offer 60. n个骰子的点数把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n，打印出s的所有可能的值出现的概率。 你需要用一个浮点数数组返回答案，其中第 i 个元素代表这 n 个骰子所能掷出的点数集合中第 i 小的那个的概率。
【leetcode刷题之路】剑指Offer（4）——分治+排序算法+动态规划
前序遍历是根左右，中序遍历是左根右，这也就意味着前序遍历的第一个节点是整棵树的根节点，顺着这个节点找到它在中序遍历中的位置，即为in_root，那么in_root左边的都在左子树，右边的都在右子树，这样就可以知道左子树一共有多少个节点，然后去前序遍历中找到左右子树的分界点，分成左右两部分，分别重复上
【动态规划上分复盘】这是你熟悉的地下城游戏吗？
【动态规划上分复盘】这是你熟悉的地下城游戏吗？
60题学会动态规划系列：动态规划算法第五讲
子数组系列题目。
非线性函数线性化方法总结
在规划问题中遇到非线性情况，转化为线性的几种方法
Rust每日一练(Leetday0031) 解码方法、复原 IP 地址
91. 解码方法 Decode Ways🌟🌟 93. 复原 IP 地址 Restore IP Addresses🌟🌟
