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动态规划求dp数组c语言
c语言
的
动态规划
算法的这道题怎么做啊,求大神!!!
答:
3.k+1 最多可以选择 k=j/time[i-1] 道第 i-1 种题型,则最多得分
dp
[i][j] = k*point[i-1] + dp[i-1][j-k*time[i-1]]。以上 k+1 种情况中的最大值即为 dp[i][j] 的最多得分,即 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], 1*point[i-1] + dp[i-1][j-time[i-...
求一个整数序列的最长递增子序列。
答:
使用
动态规划
算法求解最长递增子序列。具体步骤如下:1. 初始化一个
数组dp
,其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最长递增子序列的长度。2. 遍历整个整数序列,对于每个元素,找到所有比它小的元素,更新dp[i]。如果当前元素大于某个比它小的元素,则更新dp[i]为dp[j]+1。3. 在遍历过程中,记录
dp数
...
动态规划
入门:斐波那契数列
答:
Q:求斐波那契数列中的第n个数 用
动态规划
思路分析:一、dp[i] 中的 “i” 为:第 i 个斐波那契数【定义的时候要这样写:int dp[n+1],此时dp[n+1]即为第n个斐波那契数】二、斐波那契数列的数学递推公式:F(n) = F(n-1) + F(n-2)三、
dp数组
初始化:dp[0] = 1; dp[1] = 1...
动态规划
法如何用于求解最短路径问题?
答:
在求解最短路径问题时,我们可以使用
动态规划
法来寻找从一个起点到终点的最短路径。首先,我们需要定义一个状态转移方程,该方程描述了如何从当前状态转移到下一个状态。然后,我们可以通过迭代地应用状态转移方程来计算每个状态的最短路径长度。具体来说,我们可以使用一个二维
数组dp
来存储每个状态的最短路...
动态规划
之最大递增子序列
答:
对于求一个
数组
N的最大递增子序列的问题,如何把这个问题转化成适合使用动态规划求解的形式呢? 构造
数组DP
[ ],使得DP[ i ] 为以N[ i ] 结尾的最大递增子序列的长度,那么对于N[ i ],DP[ i ]就等于MAX{ DP[ K ] + 1 , 其中 0<=...
用
动态规划
法求两个字符串 X=“acb
cc
baa”和 Y=“cabbcaca”的最长公...
答:
最终
dp
[nx][ny]即为nx长的字符串x与ny长的字符串y之间最长公共子序列的长度 因为遍历了二维
数组
的所有元素,所以算法的时间复杂度为O(nx*ny)具体的C++代码和运行结果如下:所给两个字符串的最长公共子序列应为"abcaa",长度为5,与输出结果相符,望采纳~附源码:include <iostream> include <...
DP
(
动态规划
)专题
答:
在整数划分问题中,状态
dp
[n]表示n的最大分解乘积。状态转移方程为dp[n] = max(dp[n], a * dp[n-a]),其中a遍历1到n-1,寻找最优分解组合。这是利用乘积的性质,寻找最大的乘积因子。背包问题是一个
动态规划
的经典应用。二维dp[i][j]表示前i个物品容量为j的背包最大价值,通过for循环...
动态规划
的简单问题
答:
如果把
数组
第二维开到100,就可以写成
dp
[j][i]=dp[j-1][i-1]+dp[j+1][i-1],只不过这里使用了滚动数组来节省空间,d就是当前步数的状态,1-d就是上一步的状态,d==1时1-d==0,d==0时1-d==1,轮流反复使用数组。因为计算dp[j][i]时实际上只需要i-1的状态即可,i-2以及之前...
最大子序列和问题
答:
最大子序列和问题是一个经典的动态规划问题,它要求在给定序列中找到一个连续的子序列,使得该子序列的和最大。最大子序列和问题是可以通过动态规划算法来解决。假设给定一个序列S,其长度为n。我们可以定义一个
动态规划数组dp
,其中dp表示以第i个元素结尾的最大子序列和。对于每个元素S,我们可以选择...
C++最大值的问题(
动态规划
)(500财富悬赏)
答:
之后对于任意
dp
[i][j] = max (dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + value[i][j]value[i][j]表示(i ,j)位置的值 你按行一行一行往下求就是了,因为只要保存一行的值,还能做个空间的优化,每次用dp[i][x]行的把dp[i-1][x]的数据覆盖就可以,这样只需要用一维
数组
就能保存整个...
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