原题地址基本动态规划题代码： 1 int minPathSum(vector > &grid) { 2 if (grid.empty() || grid[0].empty()) return 0; 3 4 int m = grid.size(); 5 int n = grid[0].s...
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2015-01-27 20:12:28
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原题地址基本动态规划题代码： 1 int uniquePaths(int m, int n) { 2 vector sum(n, 0); 3 4 sum[n - 1] = 1; 5 for (int i = m - 1; i >= 0...
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2015-01-27 19:55:39
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为了引出动态规划的基本思想，请看下面的例子：
题目描述：
斐波那契数列是数学中常见的数列，也叫兔子数列，它满足：a[1]=1,a[2]=1,a[n]=a[n-1]+a[n-2](n>2),输入n，输出a[n] mod 10000007的值。(n
输入样例：
3
4
5
输出样例：
2
3
5
【算法分析】
看到题目以后，我们可以很轻松的写出两个版本的代码，一个是递推...
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2015-01-27 16:26:17
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原题地址方法I：动态规划另sum[i]表示从i开始的最大子串和，则有递推公式：sum[i] = max{A[i], A[i] + sum[i+1]}因为递推式只用到了后一项，所以在编码实现的时候可以进行状态压缩，用一个变量即可代码： 1 int maxSubArray(int A[], int n)...
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2015-01-27 14:46:55
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Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
动态规划
用left[ ]数组纪录该点距离最左边（在矩形内部）的1的距离，用right[ ]数组纪录该点距离最右边（在矩形内部）的1距离，height[ ]...
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2015-01-27 09:32:51
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这是我做的第六道动态规划水题，对动态规划差不多有了一个大致的概念。动态规划有几个关键因素，第一是最优子结构，第二是状态和状态转移方程。整个过程都是以 最优 为中心的。因此在状态转移方程中常涉及到几个子状态的最优化的判断。这道题既采用了递堆的思想，又采用了一点动态规划的思想。状态转移方程为：f[i]=...
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2015-01-26 22:20:23
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完全背包的水题，不过今天才学动态规划，就这样啦……hahahah！！！完全背包跟普通背包的区别是普通背包从后往前循环，以防止被替换完全背包是从前往后循环，后面的状态会跟着之前状态的改变而改变……#include #include #include #include #include #include...
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2015-01-26 11:41:09
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动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免反复计算。通经常使用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1. 描写叙述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分...
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2015-01-25 16:31:04
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题目：给定一个一维数组，求这个数组的子数组之和的最大值。
最佳方法：动态规划！
一、
可以将一个大问题（N个元素数组）转化为一个较小的问题（N-1个元素数组）。。
假设已经知道（A[1],...A[n-1]）中最大的子数组的和为：All[1]
并且已经知道（A[1],...A[n-1]）中包括A[1]的子数组的最大和为start[1]
所以最终的解All[0] ...
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2015-01-25 12:32:56
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题意：给定B (B
方法就是动态规划了。 虽然刚开始一直以为是个贪心或者构造
dp[i][j] 表示有i层楼， 剩余j个球时， 最坏情况要确定K 所需的次数
那么在这些楼层里
我们可以选择在k层(1
有两种情况，破跟不破
(1)不破， 则排除掉了k层，剩余i-k层 则转化为 dp[i - k][j]
(2)破了 则剩余i - 1层， 球剩k - 1个 转化为 dp...
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2015-01-24 21:25:43
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