Run_For_Love一朝一夕一点一滴

摘要： 此题是一个背包的题目，刚开始我并没有作任何的排序工作，所以出来的结果总是错的，仔细想想也确实是不对的，因为q[i]会限制dp[i]的值的变化。虽然我知道要按照某个量进行排序，对原数据进行处理，但是实在是想不到到底要处理那个数据。于是看了一下大神的博客，原来是要对q-p进行从小到大的排序。对于原因我也... 阅读全文

摘要： 这道题是道很基本的0/1背包的问题，为了使解题很简单一点，可以将题目中要求的最大概率转换成不能录取的最小概率，这样1-dp[n]即为至少有一个offer的最大概率。状态方程为：dp[j]=min{dp[j],dp[j-price[i]]*chance[i]}; 1 #include"iostream... 阅读全文

摘要： 这道题是二维背包的问题，因为这道题里面有时间l和可选数量m两个约束条件。只要0/1背包的基础上再加上一重循环即可，这题需要注意的是初始化的问题，初始化时只有m=0时dp数组为0，其它置为负数。再一个就是程序第三重循环中的那一个判断，此判断的目的是dp[j][k]的最优子结构是否存在。本题的状态转移方... 阅读全文

摘要： 本题的思路是：首先如果m5，则先拿出5元钱买最贵的东西，这样背包容量就变成了m-5，商品数量为n-1的0/1背包问题。此题的状态转移方程为：dp[j]=max{dp[j],dp[j-price[i]]+price[i]},dp[j]表示买前i件商品，预算为j时的最大花销。 1 #include"io... 阅读全文

摘要： 这是道典型的母函数的题目，可以看看我的母函数这一标签上的另一道例题，里面对母函数做了较为详细的总结。这题仅贴上代码：#include"iostream" 2 using namespace std; 3 #define N 130 4 int a[N+1],b[N+1]; 5 int ma... 阅读全文

摘要： 上网搜了一下这道题的解法，主要有两个方法，一种是采用母函数的方法，一种是采用0/1背包的方法。先说一下母函数，即生成函数，做个比喻，母函数就是一个多项式前面的系数的一个整体的集合，而子函数就是这个多项式每一项前面的系数。主要用于解决组合问题，类似于钱币的组合问题。利用母函数解题时，首先要写出表达式，... 阅读全文

摘要： 这道题是典型的dp题。首先是数据的处理上，因为每个长方体的3条不同长度的棱都可以作为高，因此一个长方体可以看成3个不同的长方体。从而将数据扩展为3*n，然后将所有的长方体以长度为第一排序条件，宽度为第二排序条件进行排序。接着整个问题就变成了求最长递减子序列的问题了，多得到的状态方程为：dp[i]=m... 阅读全文

摘要： 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]=... 阅读全文

摘要： 本想用暴力法先试试的，案例和自己找的数据都过掉了，但是始终wa，本来期待的是tle，结果始终wa。所以也就懒的管了，直接用dp来做了。主要是因为最近在刷暴力法和dp这两个专题，所以才想好好利用一下这道题。如果有哪位发现了我的第一个程序的错误，还望告知。暴力法（此程序不知道为何wa） 1 #inclu... 阅读全文

摘要： /*这道题是很明显的dp题，状态方程有点不大好想，也许是我刚刚接触dp的缘故吧。dp[i][j]表示字符串s1取前i个字符s2取前j个字符时最大公共子序列的大小，这样的如果s1[i]==s2[j],dp[i][j]=d[i-1][j-1]+1;如果s1[1]!=s2[j],dp[i][j]=max{... 阅读全文