在学习「数据结构和算法」的过程中，因为人习惯了平铺直叙的思维方式，所以「递归」与「动态规划」这种带循环概念（绕来绕去）的往往是相对比较难以理解的两个抽象知识点。

采用动态规划进行求解： 1. 设集合x的最小和以及最大和分别是min，max，设一个二维数组 m[n][max-min] m[i][s] = 1表示找到了x[1...i]的一个子集和等于s

具体的原因是C语言不是"动态"的，你需要在代码中明确指定变量所需要的内存大小。这样C才能在栈中给你分配大小，动态规划也是一样，事先说明我要4个字节的栈内存用来存指针，在运行时再从堆里申请内存。

看到这道题目，首先想到回文字符串，是一个沿正中字符串对称的字符串，一个字符串如果时回文字符串，去除两端的字符串也必为回文字符串，由此设中间的字符串为子状态，应该可以用动态规划的方式求解。这里设置储存状态的数组为dpi,为字符串（i~j）子串是否为回文字符串。编程思路如下：具体代码如下所示：定义了一个pali...

有一个答案是DFS的，可以输出具体方案，但是效率较低。有一个是我的答案，用的是动态规划(DP)，时间复杂度O(N^2)楼上说的母函数也可以用，但没有DP方便

相信了解算法同学经常会说动态规划太难了，看到题目完全不知从何下手，或者是说“一看题解就会，一看题目就废”这样的一个状态。本质上是由于学习动态规划的时候，学习方法不对，最终导致南辕北辙，没有掌握其中精髓。而动态规划与递推算法又有着暧昧不清的关系，我们选择先从递推算法入手，一步一步揭开动态规划的神秘面纱。

A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked'Start' in the diagram below). The robot can only move either down or right at any point in time. Therobot is trying to reach the bottom-right corner of the grid (marked'Finish' in the diagram below). How many possible unique paths ...

-----------这篇文章就给你讲明白两个问题：1、到底什么才叫「最优子结构」，和动态规划什么关系。2、为什么动态规划遍历 dp 数组的方式五花八门，有的正着遍历，有的倒着遍历，有的斜着遍历。一、最优子结构详解「最优子结构」是某些问题的一种特定性质，并不是动态规划问题专有的。也就是说，很多问题其实都具有最优子...

给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包，物品 i 的重量是 $w_i$，其价值为 $v_i$问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？

最近又看到一篇文章,说到算法对前端的重要性,遂抽出时间(玩的时间),逼着自己看一些相关的知识,当看到动态规划相关文献时,也勾起了很大的兴趣,学习各位大神的博客,有了初步理解,借此记载,可能比较浅显,对于同样初学相关知识的同学,或许会有帮助,如有问题,望大神指出

五分钟学算法：算法与数据结构文章详细分类与整理！ 点击蓝色“五分钟学算法”关注我哟 加个“星标”，天天中午 12:15，一起学算法 作者 | 程序员小吴 来源 | 五分钟学算法 为了让你对数据结构和算法能有个全面的认识，我画了一张图，里面几乎涵盖了所有数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点。 这里面有10个数据结构：数组...

一些恶魔抓住了公主（P）并将她关在了地下城的右下角。地下城是由 M x N 个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士（K）最初被安置在左上角的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。

数据结构和算法关系： {代码...} 重点 {代码...} 10个数据结构： {代码...} 10个算法： {代码...}

原题描述There is a street with n * 2 plots, where there are n plots on each side of the street. The plots on each side are numbered from 1 to n. On each plot, a house can be placed. Return the number of ways houses can be placed such that no two houses are adjacent to each other on the same side ...

动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。

Triangle {代码...} 动态规划 思路 自底向上求解, {代码...} 复杂度 时间O(n^2) 空间O(n^2) 代码 {代码...} 一维动态规划 思路 维护一个长度为n的数组, 每次只更新当前数组 复杂度 时间O(n^2) 空间O(n) 代码 {代码...}

Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top?