动态规划

数据结构与算法：dp优化——优化尝试和状态设计神奇妙妙dp！上来的第一道题就提供了一个很牛逼的trick，就是对于这种一来一回问题，可以考虑将其转化成两个人同步从起点出发走一趟。注意，这里“同步”的设置使得不存在一个格子两人先后到达。

亲爱的非洲野猪

2动态规划进阶：背包问题详解与实战背包问题是动态规划中最经典的问题类型之一，其核心思想是在有限容量的情况下选择物品以获得最大价值。背包问题主要分为以下几类：

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1动态规划入门：从斐波那契到网格路径动态规划是一种将复杂问题分解为更小的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算的方法。其核心思想包含三个关键特征：

硅基计划4.0 算法动态规划高阶题目链接解决双数组DP，我们一般有两个步骤这道题非常经典，是解决双数组DP的模板题这样我们就可以定义出dp[i][j]，表示s1字符串的[0,i]区间和s2字符串的[0,j]区间内的所有子序列中最长公共子序列长度

动态规划-打家劫舍I-II记忆化存储+自顶向下现在的情况是第一房间和最后一个房间也相当于是相邻的，不能同时抢。那么，首尾房间不能同时被抢，只可能有三种不同情况：

动态规划-打家劫舍I-II-III和上面的类型（一）不一样的是，这题可以进行多次交易，代码上的体现就是：说说三维DP的定义：dp[i][j][0]：第i天，最多完成了j次交易，不持有股票的最大利润；

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动态规划进阶：博弈DP深度解析博弈DP是动态规划在博弈论问题中的应用，主要解决两个或多个玩家轮流做出最优决策的问题。这类问题通常涉及"零和博弈"，即一方的收益等于另一方的损失。

我的算法修炼之路--9——重要算法思想：贪心、二分、正难则反、多重与完全背包精练💗博主介绍：计算机专业的一枚大学生来自重庆 @燃于AC之乐✌专注于C++技术栈，算法，竞赛领域，技术学习和项目实战✌💗 💗根据博主的学习进度更新（可能不及时） 💗后续更新主要内容：C语言，数据结构，C++、linux（系统编程和网络编程）、MySQL、Redis、QT、Python、Git、爬虫、数据可视化、小程序、AI大模型接入，C++实战项目与学习分享。 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 点击进入🌌作者专栏🌌： Linux系统编程✅ 算法画解 ✅ C++ ✅ 🌟算法相关题目点击即可

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动态规划进阶：树形DP深度解析树形DP是动态规划在树形结构上的应用，通过递归遍历树，在子树上进行动态规划。这类问题通常需要后序遍历（自底向上）来计算每个节点的状态值。

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动态规划进阶：其他经典DP问题深度解析其他经典DP问题涵盖了动态规划中一些独特的、难以归入前几类的经典问题。这些问题通常需要创造性的状态定义和转移方程设计。

透彻背包DP：从DFS暴力搜索到动态规划的逐步推导:::epigraph[放在前面] 本文源自一位八年级 OIer 的真实学习笔记与教学反思，愿与你分享从困惑到通透的完整路径。 :::

动态规划-正则表达式匹配DP这个boolean数组，dp[i][j]的意思是str的前i个字符和pattern的前j个字符，能否匹配成功。

游戏竞技动态漫制作2025指南，如何打造高质量动态漫作品游戏竞技动态漫制作2025指南，提升作品质量的关键要点在当今的文化娱乐领域，游戏竞技动态漫以其独特的魅力吸引了众多观众的目光。随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，如何打造高质量的游戏竞技动态漫作品成为了创作者们关注的焦点。据相关数据显示，2025年游戏竞技动态漫市场规模呈现出持续扩大的趋势，然而，能够真正脱颖而出的高质量作品却相对较少。

程序员-King.

day166—递归—多边形三角剖分的最低得分（LeetCode-1039）你有一个凸的 n 边形，其每个顶点都有一个整数值。给定一个整数数组 values ，其中 values[i] 是按顺时针顺序第 i 个顶点的值。

2025动态漫剧本工具推荐，助力创作高效便捷在当今的文化创意领域，动态漫以其独特的魅力吸引着越来越多的观众。然而，创作一部优秀的动态漫剧本并非易事，需要创作者具备丰富的想象力、扎实的写作功底以及高效便捷的创作工具。那么，如何才能在众多的动态漫剧本工具中找到适合自己的那一款呢？今天，就为大家推荐一款助力创作高效便捷的动态漫剧本工具——量子探险。

程序员-King.

day161—动态规划—最长递增子序列（LeetCode-300）给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。

组合总和IV——动态规划与高性能优化学习笔记在算法问题中，组合总和IV是完全背包问题的经典变形，核心差异在于需要统计“排列数”而非“组合数”。当处理大规模的目标值（target）时，基础的动态规划解法虽能保证逻辑正确性，但在运行效率上会遇到瓶颈。这篇笔记将从基础解法入手，逐步延伸到高性能计算视角下的优化策略，理解算法设计与实际运行效率的关联。

零钱兑换——动态规划与高性能优化学习笔记在日常的算法问题中，零钱兑换是一道典型的完全背包问题，而当我们需要处理大规模的计算场景时，就需要结合高性能计算的思路对基础解法进行优化。这篇笔记会从基础的动态规划解法入手，逐步延伸到高性能场景下的优化策略，帮助理解算法设计与性能提升的关联。

DP 优化二：斜率优化 DP铺垫。在讲这个之前，我们先来看一道例题（选自洛谷）：n n n 个任务排成一个序列在一台机器上等待完成（顺序不得改变），这 n n n 个任务被分成若干批，每批包含相邻的若干任务。

硅基计划4.0 算法动态规划进阶题目链接注意我们求的是子序列，不是子数组，子序列的区间可以不连续，我们可以从左向右挑几个数，让挑的这几个数保持递增就好