我也说一下我的算法学习过程，目前我正在找工作，至少现在笔试通过率还是很高的 1、重学c语言和数据结构，分别看了《c语言程序设计现代方法》和《数据结构》，很多算法需要数据结构的支持，所以数据结构必须掌握，没基础何谈算法 2、学习《算法导论》，动态规划这上面讲的比较清楚 3、做ACM题目，推荐九度oj平台，目前我...

题主是说学习数据结构和算法需要哪些数学知识嘛？我觉得你现在所学的数学知识已经能应付了数据结构无非是介绍了几种数据结构关键在于能理解这些数据结构并要在写代码的时候运用而比较复杂的排序 搜索老师的要求就是画出步骤就行了（软件大二在读 会不会要求太低了）算法部分主要是能掌握各种简单算法的原理吧蛮力法 分治...

如果是要求一共有多少种方法，就可以简单用一位数组做动态规划。如果要求输出所有解，就老老实实的求吧。代码用递归写的。 {代码...}

现在有若干个 m x n 的方块（宽度和高度都为某特定值的整数倍） 一个w x n的区域，w固定，但是n可以无限展宽 现在要求将这些方块排布在区域内，方块有垂直吸附，即如果两个方块之间有垂直空隙，则两个方块会自动吸在一起，水平也一样，但是如果方块左右都有空隙，则只会吸附一次 如何做到 （1）空隙尽可能小 （2）尽可能...

再提供一种思路：去掉所有标点符号、空格以及换行符之后用动态规划算法计算“编辑距离/Levenshtein距离”（即把字符串s1经过变换得到s2的最少编辑次数，其中一次编辑可以是添加一个字符、删除一个字符或者修改一个字符）。比较容易实现，效率也不错（大约就是O(N^2)其中N是字符串长度）

O(n)，左往右遍历，只需要维护目前最小的元素以及当前最大差值即可。原理是当遇到比目前记录最小元素更小的元素时，接下来产生的最大差必然是由新的最小元素产生的（因为它更小，差值必然更大）。

时间复杂度：t * (n*n*3 + n) => O(n^2)我的代码中如何节省空间（交替使用两个一维数组）的部分并不重要，请仔细思考以下部分：

这就是个背包问题，用动态规划来解决，嵌套两个循环，一个状态转移方程就能出结果，具体你可以看看这篇文章01背包问题，贴一下他的代码： {代码...} 希望能帮助到你。

如题，求解POMDP问题时，一般需要通过贝叶斯理论公式，根据上一时刻的动作a、当前时刻的观测状态o、系统可能状态Sopp，计算状态转移概率函数和观测状态概率函数，从而更新置信状态。即下图所示看到一种one-step lookahead（作者称之为一步前瞻在线规划算法）方法是用最大化即时期望奖励R（b, a）对应的动作决定策略π，也...

先对物料进行排序（物料体积从小到大排序） 使用动态规划算法来计算所需最少转运装备数量 状态转移方程推到如下： s[i]表示到第i个物料需要最少的装备数，cur[i]表示当前s[i]所在装备当前的总体积, v[i]表示当前物料体积。 {代码...} 最后一个s[i]就是答案。 demo代码 {代码...}

正解是马拉车，但这个如果面试时写也够呛的哈哈，一个更好理解的算法是通过动态规划。 设 P(i, j) 为 s[i...j] 是否为回文 {代码...} 设 len(i, j) 为 s[i...j] 的长度 {代码...} 设 LP(i) 为 s[0...i] 中最长回文串的长度 计算 LP(i) 时我们已经有了 LP(i-1)，再跟所有以 s[i] 结尾的回文比较，取最长的即可。 {代码......

大家好，我是面壁人Snooze 我的防守属性：唬人型 题目不难，先上代码： 扯一下出题背景。 题目是受前几天刷LeetCode一道题目：Triangle的启发，改编而来。 Triangle这个题目的原意，是要求用动态规划(Dynamic Programing)算法去求解一个数组三角形的最小路径。 ------背景结束------ 好了，回到面壁者-破壁者这个问题，...

我认为你的两个解决方案都是正确的，但第二个仍然至少是二次 O(n^2) 因为你在 for 循环中执行线性时间操作（例如 max() ）。所以回答你的问题：不，这可能不是最佳解决方案。

爬楼梯问题其实是动态规划的一类问题题主你只要通过这个问题稍稍的思考一下，使用递归解法为什么会慢？因为递归造成了大量的重复子问题，假设走十阶台阶递归立马要去算怎么走到第九阶，怎么走到第八阶 因为f(10) = f(9) + f(8)

一道动态规划的算法题.dp是我用new关键字分配的一个整形数组用来记录转移量,在程序51行使用"delete []dp;"去释放内存出现exit code -1073740940 (0xC0000374)的错误,用的是gnu++11