动态规划

动态规划的“细节魔鬼”：子序列 vs 子数组 —— 最长重复子数组哈喽，各位对DP世界充满好奇的“细节控”们，我是前端小L。在上一篇文章中，我们刚刚用二维DP棋盘，优雅地解决了“最长公共子序列(LCS)”这个经典问题。今天，我们来看一个它的“孪生兄弟”——题目只改了一个词，从“子序列”变成了“子数组”。

贝塔实验室

频偏估计方法--快速傅里叶变换(FFT)估计法在实际通信过程中，如在卫星通信、深空通信以及微波通信等系统中，信号的发射机与接收机之间往往存在着高速相对运动，此时会使进入接收端的信号存在较大的多普勒频移。

两个数组的dp问题一、题目解析给定一个字符串s和一个正则表达式p，实现一个支持’.‘和’*'的正则表达式匹配。其中：二、算法原理

贝塔实验室

QPSK信号载波同步技术---四相Costas 环法四相Costas 环法提取相干载波的工作原理如图所示此方法是Costas 环法的扩展变形。进入数字接收机的QPSK 信号与数控振荡器生成的本地信号以及其经过移相所得共四路信号分别相乘，并且将四路结果分别经过低通滤波器滤除不需要的高频分量，之后对这四路信号进行乘法运算完成鉴相，鉴相结果送入环路滤波器(LF)，其输出结果送入NCO 对生成本地信号进行控制。设本地NCO 输出的信号为：

熬了夜的程序员

【LeetCode】69. x 的平方根给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的算术平方根。由于返回类型是整数，结果只保留整数部分，小数部分将被舍去。

C++ 完全背包时间优化、完全背包空间优化完全背包时间优化：状态转移方程：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j - c[i]] + w[i])

天选之女wow

【代码随想录算法训练营——Day34】动态规划——416.分割等和子集LeetCode题目链接 https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum/description/

Viterbi解码算法：从理论到实践本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

你的冰西瓜

C++动态规划入门指南——助力CSP竞赛夺冠各位准备参加CSP（中国计算机学会软件能力认证）的同学，大家好！今天我们要探讨的是算法领域非常重要且实用的一项技术——动态规划（Dynamic Programming, DP）。无论你是刚接触编程不久的新手，还是已经有一定基础想进一步提升自己的选手，掌握动态规划都将对你的比赛成绩产生巨大的影响。下面让我们一起走进这个充满魅力的话题吧！

茉莉玫瑰花茶

动态规划 - 两个数组的 dp 问题动态规划的核心思想是将复杂问题分解为相互重叠的子问题，通过记忆化存储子问题的解（通常用数组 dp 表示）来避免重复计算，最终高效地得到原问题的最优解。关键在于找到“状态”（即 dp 数组每个位置所代表的含义）和“状态转移方程”（即子问题解之间的递推关系）。

天选之女wow

【代码随想录算法训练营——Day32】动态规划——509.斐波那契数、70.爬楼梯、746.使用最小花费爬楼梯LeetCode题目链接 https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/description/ https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/ https://leetcode.cn/problems/min-cost-climbing-stairs/description/

爱编程的化学家

代码随想录算法训练营第27天 -- 动态规划1 || 509.斐波那契数列 / 70.爬楼梯 / 746.使用最小花费爬楼梯1.动态规划的类型分为：2.动态规划五部曲1.dp[i]：第 i 哥斐波那契数的值为 dp[i] 2.确定递推公式：dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] 3.dp 数组初始化：dp[0] = 0; dp[1] = 1 4.确定遍历顺序：从前向后

力扣第470场周赛题目链接如下：https://leetcode.cn/contest/weekly-contest-470/

动规：回文串问题目录No.1 回文子串No.2 最长回文子串No.3 分隔回文串IVNo.4 分割回文串IINo.5 最长回文子序列

是那盏灯塔

【算法】——动态规划算法及实践应用目录前言：一、什么是动态规划算法？1. 简单介绍2. 如何实现二、实践案例1. 第n个泰波那契数2. 三步问题

【剑斩OFFER】算法的暴力美学——将 x 减到零的最小操作数我们这道题的要求是找最小的次数的数组的和能刚到把 x 减为 0 ，直接按题目的要求来解题太困难了，我们可以运用一下反向思维，假设一个数组的长度位 4，和等于16，x = 5；那么 16 - 5 = 9，也就是说我们只要找到最长的子数组剩下的子数组就是题目要求的次数；例如：

十八岁讨厌编程

【算法训练营Day30】动态规划part6题目链接：674. 最长连续递增序列解题思路：使用dp数组记录当前下标的连续递增序列的长度即可解题代码：

动规：01背包背包问题 (Knapsack problem) 是⼀种组合优化的 NP完全问题。问题可以描述为：给定⼀组物品，每种物品都有⾃⼰的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最⾼。

Espresso Macchiato

Leetcode 3700. Number of ZigZag Arrays II这一题事实上就是上一题3699. Number of ZigZag Arrays I的进阶版本，主要的变化就是增加了 n n n的复杂度， n n n最大可以取到 1 0 9 10^9 109，因此暴力的迭代显然就不现实了，但其核心的迭代公式依然还是上一题中分析的那样： { u n + 1 i = ∑ j = i + 1 r d n j d n + 1 i = ∑ j = l i − 1 u n j \left\{ \begin{aligned} u_{n+1}^i &= \sum\limits_{j=i

LeetCode:84.完全平方数目录1.完全平方数这道题通过动态规划来解决首先我们设dp[i][j]表示从前i个完全平方数中凑成j所需的最少数量，设置m为sqrt(n),因为对于一个n来说，所需要的完全平方数大小不会超过sqrt(n),比如16，开完为4，最多需要的完全平方数就到4，不可能到5