随笔分类 - DP
摘要:很早就被概率题和期望题虐得不行了,这次真的不能忍了,怒刷概率dp,学到了很多,都是最基础的,还需日后强化。 下面说一下我个人的总结: 很多概率题总逃不开用dp转移。 期望题总是倒着推过来的,概率是正着推的,多做题就会理解其中的原因 有些期望题要用到有关 概率 或 期望的常见公式或思想 遇到dp转移方
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摘要:转自:http://www.cnblogs.com/yanlingyin/archive/2011/11/12/2246624.html 对于动态规划,我是这样理解的:把待解决的问题分为一个规模较原问题小的子问题、 然后要考虑的就是如何更具这个子问题如何得到原问题的解以及如何解决这个子问题 当然、原
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摘要:母函数(Generating function)详解 — TankyWoo 母函数(Generating function)详解 — Tanky Woo 本文转自:Tanky Woo博客:http://www.wutianqi.com/?p=596。 在数学中,某个序列的母函数(Generating
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摘要:本文转自:zeroclock的博客 区间DP是一类在区间上进行动态规划的最优问题,一般是根据问题设出一个表示状态的dp,可以是二维的也可以是三维的,一般情况下为二维。然后将问题划分成两个子问题,也就是一段区间分成左右两个区间,然后将左右两个区间合并到整个区间,或者说局部最优解合并为全局最优解,然后得
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摘要:1 ///*O(min(n,m)*min(n,m)*l) 2 import java.math.BigInteger; 3 import java.util.Scanner; 4 5 public class Zoj3380 { 6 7 static BigInteger[][] C = new B
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摘要:本文转自:ZeroClock博客 树,一种十分优美的数据结构,因为它本身就具有的递归性,所以它和子树见能相互传递很多信息,还因为它作为被限制的图在上面可进行的操作更多,所以各种用于不同地方的树都出现了,二叉树、三叉树、静态搜索树、AVL树,线段树、SPLAY树,后缀树等等.. 枚举那么多种数据结构只
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摘要:本文转自:zeroclock的博客 这短时间看了论文《背包九讲》,看到背包问题解法中的优美之处也看到背包问题在现实中的应用,总结出一句话:背包问题值得一看。 背包问题可以概括为这样的模型:有若干种选择,每种选择有一定的代价和价值,做某些选择会得到特定的状态,问我们在约定的条件下怎么得到特定的状态?这
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摘要:本文转自: http://hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html 前言 本文翻译自TopCoder上的一篇文章: Dynamic Programming: From novice to advanced ,并非严格逐字逐句翻译,其中加入了自己的一些
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摘要:本文转自:http://hawstein.com/posts/dp-knapsack.html 一切都要从一则故事说起。 话说有一哥们去森林里玩发现了一堆宝石,他数了数,一共有n个。 但他身上能装宝石的就只有一个背包,背包的容量为C。这哥们把n个宝石排成一排并编上号: 0,1,2,…,n-1。第i个
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摘要:介绍 1、什么是树型动态规划 顾名思义,树型动态规划就是在“树”的数据结构上的动态规划,平时作的动态规划都是线性的或者是建立在图上的,线性的动态规划有二种方向既向前和向后,相应的线性的动态规划有二种方法既顺推与逆推,而树型动态规划是建立在树上的,所以也相应的有二个方向: 1、叶->根:在回溯的时候从
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摘要:动态规划方法总结 本文转自:http://blog.csdn.net/y990041769/article/details/24388913 1. 按状态类型分 写在前面: 从状态类型分,并不表示一题只从属于一类。其实一类只是一种状态的表示方法。可以好几种方法组合成一个状态,来解决问题。 1.1.
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