动态规划

我是无敌小恐龙

Java基础入门Day10 | Object类、包装类、大数/日期类、冒泡排序与Arrays工具类超详细总结本文是Java基础第十天的核心知识点全总结，覆盖Object类、包装类、大数运算、JDK8新日期API、冒泡排序、Arrays工具类六大核心内容，同时详解面试常考的==与equals、native关键字、自动装箱拆箱、编译看左边等考点，搭配完整代码示例，适合Java新手快速学习、巩固、复习！

[算法手记] 动态规划,二叉树计数问题前言: 本文将继续分享博主的做题记录题目链接 : https://leetcode.cn/problems/unique-binary-search-trees/description/

样例过了就是过了

LeetCode热题100 编辑距离给你两个单词 word1 和 word2，请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数。你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符

代码随想录算法训练营Day-46 动态规划13 | 647. 回文子串、516.最长回文子序列、动态规划总结dp数组含义：dp[i][j]代表s[i,j]是否是回文子串，true或者false；递推公式：当s[i]==s[j]相等，则需要看j和i差多少，要是差的值不超过2，则一定是回文子串；

开开心心就好

支持音视频图片文档的格式转换器软件介绍格式工厂是一款完全免费的全能格式转换工具，从2008年发布至今已经走过19个年头，属于老牌实用工具。它支持音频、视频、图片和文档等多类文件的格式转换，功能全面覆盖日常格式处理需求。

面向医疗群体智能的协同诊疗与群体决策支持系统（上）本系统旨在构建一个面向医疗群体的智能协同决策平台，通过整合医生群体、患者信息、医学知识库、人工智能模型和群体决策算法，实现医疗场景中的多主体协同诊断、治疗建议聚合、群体智慧提取和人机协作辅助。

多加点辣也没关系

数据结构与算法|第十八章：动态规划（上）— 基础篇上篇：第十七章、贪心算法下篇：第十九章、动态规划（下）— 进阶篇上一章我们学习了贪心算法——一种"只看眼前、不回退"的策略。但我们也看到了它的致命缺陷：一旦贪心选择性质不成立，局部最优就无法导向全局最优。比如 0-1 背包问题——贪心会贪婪地拿性价比最高的物品，却可能因为"拿了 A 就装不下 B+C"而错失更优解。

面向医疗群体智能的协同诊疗与群体决策支持系统（下）后端服务建议分为六个核心服务。病例管理服务负责病例创建、查询、更新和状态流转。接口设计：医生提交意见时，应在第一轮阶段隐藏其他医生意见，避免互相影响。

洛谷-数据结构2-1-二叉堆与树状数组1给定一个数列，初始为空，请支持下面三种操作：第一行是一个整数，表示操作的次数 n。接下来 n 行，每行表示一次操作。每行首先有一个整数 op 表示操作类型。

最大子数组和问题：从暴力到Kadane算法的优雅蜕变给定一个整数数组，找出和最大的连续子数组（至少包含一个元素），并返回这个最大和。这个问题在面试中出现的频率相当高，今天我们就来彻底搞懂它。

张赫轩(不重名)

加权重心(换根DP)换根DP，手推一下即可。代码如下：

题解： [GESP202409 八级] 美丽路径上次，我考过了GESP六级，而且是 98 98 98分，原先是 85.5 85.5 85.5，后来官方改成 98 98 98的。也就是说选择题错了一道，判断、编程全对。于是准备在 26.6 26.6 26.6拿下八级。今日选题：[GESP202409 八级] 美丽路径。考察知识点：树形DP、深搜DFS。

【LeetCode】最大子数组乘积：三种解法从暴力到最优给定一个包含正数、负数和零的数组 arr[]，找出任意连续子数组的最大乘积。示例：图码-数据结构与算法交互式可视化平台访问网站：https://totuma.cn

洛谷-数据结构2-1-二叉堆与树状数组2NOIP2016 提高组 D2T2本题中，我们将用符号 ⌊c⌋ 表示对 c 向下取整，例如：⌊3.0⌋=⌊3.1⌋=⌊3.9⌋=3。

代码随想录算法训练营Day-43 动态规划10 | 300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组dp数组含义🌟🌟🌟：以nums[i]为结尾的递增子序列最大长度注：为什么要加上“以nums[i]为结尾”这个条件？因为这样就可以在更新dp数组的时候，通过i，获取到nums[i]的值，而递推dp数组需要nums[i]的值进行比较，只有当nums[j]<nums[i]时，才进行递推更新。

2026年第十七届蓝桥杯大赛软件赛省赛 Python 大学 B 组 A-F 题完整题解（小白友好版）本文包含完整题目还原、可直接运行的代码、零基础能懂的思路讲解，适合备赛蓝桥杯的新手学习。铲屎官小蓝家里养了 26 只体型巨大的缅因猫。为了给它们增加生活乐趣，小蓝海淘了一台带有人工智能的 "奇葩喂食器"。这台喂食器的出粮规则极其反人类：它每天吐出的猫粮颗粒总数，是将从 1 开始的自然数依次拼接而成的整数。具体来说:

【动态规划算法】（似包非包以及卡特兰数问题深入解析）在动态规划问题中,背包问题一直是非常经典的一类模型.很多题目表面上看起来都像是在做"选择":某个物品选不选、某个状态能不能由之前的状态转移而来、某种方案能否通过累加得到.因此,初学者在遇到一些计数类、组合类或者划分类问题时,往往会下意识地把它们归类为背包问题.但在实际刷题过程中,我们会发现有些题目虽然形式上"像背包",却并不完全符合传统背包模型.这类问题可以称为"似包非包"问题.它们可能同样涉及状态转移、方案统计、组合构造,但其核心并不是简单的"物品选择"和"容量限制",而是更强调结构划分、状态依赖顺序、

【动态规划算法】（一文讲透二维费用的背包问题）在背包问题中,我们最熟悉的往往是"一个容量限制下如何选择物品",比如在固定背包容量内获得最大价值.但在实际问题中,限制条件常常不止一个：既要控制体积,又要控制重量;既要消耗时间,又要消耗成本;既要满足容量约束,还要兼顾数量限制.这类同时受到两个费用约束的问题,就是典型的二维费用背包问题.二维费用背包可以看作 0-1 背包的扩展：普通背包只有一个容量维度,而二维费用背包需要同时维护两个容量维度.因此,状态定义、状态转移和遍历顺序都会发生变化.如果没有理解清楚,很容易在数组维度设计、边界初始化或循环方向上出错

介绍一下背包DP（C++）背包DP是一类经典的动态规划问题，核心思想是通过状态转移方程求解最优解。典型问题包括01背包、完全背包、多重背包等，用于解决有限容量下的物品选择问题。

代码随想录算法训练营Day-41动态规划08 | 121. 买卖股票的最佳时机、122.买卖股票的最佳时机II、123.买卖股票的最佳时机III1.dp数组含义：dp[i][0]、dp[i][1]分别代表第i天，不持有股票和持有股票获得的最大价值；