随笔分类 - 动态规划
包括背包问题，线性DP，区间DP，计数类DP，数位统计DP，状态压缩DP，树形DP，记忆化搜索等内容。
摘要：AcWing282.石子合并 题解 #include <iostream> using namespace std; const int N = 310; int n, f[N][N], nums[N], s[N]; int main() { cin >> n; for(int i = 1; i <
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摘要：AcWing896.最长上升子序列 II 题解 二分解法 q[i]保存长度为i的最小末尾，这样即可严格单调递增，从而对于每个新的数只要找出小于它的最大值就可算出长度 #include <cstdio> #include <iostream> using namespace std; const in
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摘要：AcWing895.最长上升子序列 题解 #include <iostream> using namespace std; const int N = 1010; int f[N], nums[N]; int main() { int n, ans = 0; cin >> n; for(int i
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摘要：AcWing898.数字三角形 题解 自底向上 #include <iostream> using namespace std; const int N = 510; int f[N][N]; int main() { int n; cin >> n; for(int i = 1; i <= n;
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摘要：AcWing9.分组背包问题 题解 一维状压 #include <iostream> using namespace std; const int N = 110; int n, m, s[N], v[N][N], w[N][N], f[N]; int main() { cin >> n >> m;
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摘要：AcWing5.多重背包问题 II 题解 #include <iostream> using namespace std; const int N = 20010, M = 2010; int v[N], w[N], cnt, n, m, f[M]; int main() { int a, b, c
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摘要：AcWing4.多重背包问题 I 题解 状态分析与朴素完全背包问题相同。 不可如完全背包问题那样优化成二维循环：因为物品有个数限制 j - v的k和v的k不一定是一致的，例如：j-v → j-(s[i]+1) * v, j → j - s[i]*v #include <iostream> using
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摘要：AcWing3.完全背包问题 题解 朴素写法 #include <iostream> using namespace std; const int N = 1010; int v[N], w[N]; int f[N][N]; int main() { int n, m; cin >> n >> m;
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摘要：AcWing2.01背包问题 题解 二维 #include <iostream> using namespace std; const int N = 1010; int dp[N][N]; int v[N], w[N]; int main() { int n, V; cin >> n >> V;
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