C++动态规划

解决打家劫舍 II问题涉及动态规划，将环形问题转化为两个单排问题。通过状态转移方程和初始化，计算可以偷窃到的最高金额。C++代码实现包括状态显示、状态转移方程、初始化、填表顺序和返回值。

PS:以下代码由C++实现 1.第N个泰波那契数  力扣 泰波那契序列 Tn 定义如下： T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n = 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2 给你整数 n，请返回第 n 个泰波那契数 Tn 的值。 示例 1： 输入：n = 4 输出：4 解释： T_3 = 0 + 1 + 1 = 2 T_4 = 1 + 1 + 2 = 4 示例 2： 输入：n = 25 输出：

参考博客：动态规划详解 动态规划（英语：Dynamic programming，简称 DP），是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

一、题目描述 A carpenter has received an order for a wooden directional sign. Each board must be aligned vertically with the previous one, either to the basis of the previous arrowhead or to the opposite side, being fixed there with a specially designed screw. The two boards must overlap. The carpenter wrote down a sequence of integers to encode the s

动态规划（Dynamic Programming，DP），一种解决某种最优化问题的方法 动态规划的基本思想：把原问题分解为相对简单的子问题 将原问题分成若干 阶段 ，每个阶段对应若干个子问题，提取这些子问题的特征（ 状态 ） 寻找各状态间的相互转移方式（ 状态转移方程 ） 按顺序求解

OJ须知： 一般而言，OJ在1s内能接受的算法时间复杂度：10e8 ~ 10e9之间 （中值5*10e8） 。在竞赛中， 一般认为计算机1秒能执行 5*10e8 次计算 。 时间复杂度 取值范围 o(log2n) 大的离谱 O(n) 10e8 O(nlog(n)) 10e6 O(nsqrt(n))) 10e5 O(n^2) 5000 O(n^3) 300 O(2^n) 25 O(3^n) 15 O(n!) 11 时间复杂度排序： o(1

这里我先声明一下dp问题的做题方法： 1.确定状态表示 2.确定状态方程 3.处理初始化问题(一般是下标的映射或者初始化保证填表正确) 4.确定填表顺序 5.根据状态表示确定返回值。 链接：点此进入 状态表示：以 i 位置为结尾的第i个斐波那契数。 状态转移方程：dp[i] = dp[i-1]

 思路： 1、利用动态规划的思想。 2、用f[i]来记录从第一个点到第i个点的最短距离。 3、f[i]赋值分两种情况，第一种：f[i]为0的时候，也就是第一种刚到i点的情况，记录其距离为最小公倍数；第二种：f[i]已经有值了，比较新的点到其距离和之前点到其距离，取小的赋值。

有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的体积是 vi ，价值是 wi 。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数， N，V ，用空格隔开，分别表示物品数量和背

动态规划往期文章: 动态规划入门：斐波那契数列模型以及多状态 动态规划：路径和子数组问题 1.最长递增子序列（中等） 链接 ：最长递增子序列 题目描述 做题步骤 状态表示 对于线性dp，我们通常采用下面两种表示: (1)以某个位置为结尾，…… (2)以某个位置为起点，……

  TSP，即旅行商问题，又称TSP问题（Traveling Salesman Problem），是数学领域中著名问题之一。   假设有一个旅行商人要拜访N个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所

如果你不太了解dp（动态规划）是个什么东西，请回到上次dp。 链接：动态规划算法详解 【题目描述】 观察下面的数字金字塔。写一个程序查找从最高点到底部任意处结束的路径，使路径经过数字的和最大。每一步可以从当前点走到左下方的点也可以到达右下方的点。 在上

动态规划（Dynamic Programming）是解决计算问题的一种方法，通常用于解决优化问题和涉及重叠子问题的计算问题。它的核心思想是通过将问题分解为更小的子问题来求解，并且记忆化子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。下面详细解释动态规划以及优化方法，并提供一个

   图源：文心一言 leedcode每日一题，提供了常规解法及其详细解释，供小伙伴们参考~🥝🥝 第1版：在力扣新手村刷题的记录~🧩🧩 方法一：递归调用，可以运行，但是不能通过较长的测试用例 失败 ~ 方法二：动态规划，普遍适用的方法~ 编辑： 梅头脑🌸 审核： 文心一言

1.最大子数组和   力扣 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。 示例 1： 示例 2： 示例 3： 2.环形子数组最大和 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 给