动态规划

什么是动态规划（DP）？（Python版）动态规划是一种通过将问题分解为子问题并存储子问题解来优化计算的算法策略。适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

什么是动态规划（DP）？（C++版）动态规划是一种解决复杂问题的优化技术，通过将问题分解为子问题并存储子问题的解来避免重复计算。适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

代码随想录day32，动态规划part1动态规划问题的一般形式就是求最值。比如说让你求最长递增子序列呀，最小编辑距离。求解动态规划的核心问题是穷举。因为要求最值，肯定要把所有可行的答案穷举出来，然后在其中找最值。

代码随想录算法训练营第三十二天| 509. 斐波那契数、 70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯题目链接：509. 斐波那契数解题思路：动态规划具体思路：首先处理边界情况，当 n 小于等于 1 时直接返回 n，接着创建一个长度为 n+1 的动态规划数组dp，用于存储每一步计算出的斐波那契数，先初始化 dp[0] = 0 和 dp[1] = 1 这两个基础值，最后通过循环从 2 遍历到 n，依次计算每个位置的 dp[i]，即dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]，最终返回dp[n]得到第 n 项的结果。

代码随想录第32天：动态规划动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的动态规划的解题步骤：1.确定dp数组的下标和具体含义2.确定递推公式

硬币找零问题的动态规划解法与实现思考笔记给定不同面额的硬币数组 coins 和总金额 amount，要求计算凑成该金额所需的最小硬币个数，若无法凑出则返回 -1，且每种硬币可无限使用。这一问题属于典型的“完全背包问题”，核心是在“物品可重复选取”的约束下，寻找满足目标的最优解，动态规划是解决此类问题的高效思路。

硅基计划4.0 算法图的存储&图的深度广度搜索&最小生成树&单源多源最短路径图片只是辅助理解，真正还是要看代码这些图片只是网上找来的，如果只写代码，会被认为是垃圾文章

笔记（动态规划（引入）1）本系列是我自己学习的笔记，与码上学C不冲突，码上学C太慢了，仅供参考本次学习：动态规划的最长上升子序列

【强化学习教程——01_强化学习基石】第03章_动态规划与策略迭代本章目标：学习使用动态规划 (DP) 算法在已知环境模型的情况下求解最优策略，掌握策略迭代 (Policy Iteration) 与价值迭代 (Value Iteration) 的核心逻辑。

【强化学习】第九章：基于Action-Critic框架的强化学习如果说前面章节更偏重底层理论，那从本章开始就越接近前沿、越接近实践。基于AC框架的强化学习方法是当前强化学习中最流行、最普遍的方法。基于AC框架的算法也层出不穷，比如：A2C、PPO、TRPO等算法。

打家劫舍问题的动态规划解法与性能优化笔记给定一个非负整数数组 nums，每个元素代表对应房屋存放的金额，要求在不偷窃相邻房屋（避免触发警报）的前提下，求解能偷窃到的最大金额。这一问题的核心是在约束条件下寻找最优解，具备动态规划问题典型的“最优子结构”特征——当前位置的最优解可由前序子问题的解推导而来。

交换机路由管理模块客户端将消息发布到指定的交换机，交换机这时候要考虑这条数据该放入到哪些与自己绑定的队列中，而这个考量是通过交换机类型以及匹配规则来决定的：

代码无bug抓狂人

C语言之合唱队形——动态规划n 位同学站成一排，音乐老师要请其中的 n−k 位同学出列，使得剩下的 k 位同学排成合唱队形。合唱队形是指这样的一种队形：设 k 位同学从左到右依次编号为 1,2, … ,k，他们的身高分别为 t1,t2, … ,tk，则他们的身高满足 t1<⋯<ti>ti+1> … >tk(1≤i≤k)。

每天要多喝水

动态规划Day29：打家劫舍dp[i]代表从0到i所获取的最大金额初始化dp[0],dp[1]。状态转移：当前房屋偷不偷：偷->取i-2房屋的dp + 当前房屋的金额，不偷->取i-1的dp

罗湖老棍子

星际能量矩阵：树形 DP 的递归与非递归双解在算法竞赛和工程开发中，处理树形结构上的最大独立集（Maximum Independent Set）及其变种问题是非常经典的。

爱coding的橙子

Day87:2.12:leetcode 动态规划8道题，用时3h分享丨【算法题单】动态规划（入门/背包/划分/状态机/区间/状压/数位/树形/优化） - 讨论 - 力扣（LeetCode）对于一些二维 DP（例如背包、最长公共子序列），如果把 DP 矩阵画出来，其实状态转移可以视作在网格图上的移动。所以在学习相对更抽象的二维 DP 之前，做一些形象的网格图 DP 会让后续的学习更轻松（比如 0-1 背包的空间优化写法为什么要倒序遍历）。

矩阵跃动AI口播智能体：自研语音引擎破解数字人嘴型滞后、情绪扁平、方言失真——以粤语政务短视频为例最近在CSDN上刷到不少开发者讨论“AI口播到底卡在哪”，尤其是做政务类短视频的朋友反馈最多：数字人张嘴慢半拍、念稿像背课文、一说粤语就变调，甚至关键政策传达时语气生硬得让观众出戏。这些问题背后，其实不是模型不够大，而是整套语音合成链条没打通——从文本理解、韵律建模、声学预测再到唇形同步，任何一个环节掉链子，都会导致最终输出“有音无神”。

沉睡的无敌雄狮

政务AI口播落地：矩阵跃动一体机100%本地化部署与零数据出域——某省大数据局3个月验证最近在CSDN上看到不少开发者朋友讨论“政务AI口播到底能不能真落地”，尤其是对数据不出域、本地化部署这两条红线特别关注。这不，刚拿到一份来自某省大数据局的真实验证报告：他们用矩阵跃动的AI口播智能体一体机做了为期三个月的闭环测试，结果很实在——所有语音合成、视频生成、数字人驱动全部跑在国产信创服务器上；全程未上传一条原始脚本、一段音视频素材、一个训练样本；系统日志显示0次外网API调用。

第三章合规的自愿陈墨推开ALD总部大楼的旋转门。22.5°C的恒温空气在他身后切断。取而代之的，是酸雨打在复合材料伞面上的沉闷声响——那是一种不具备任何信息价值的白噪音。

闻缺陷则喜何志丹

【动态规划 AC自动机】P9188 [USACO23OPEN] Pareidolia S|普及+C++动态规划注意：本题的时间限制为 4 秒，是默认时间限制的 2 倍。Pareidolia 是一种现象，指的是人们倾向于在并不真正存在的地方看到熟悉的图案——例如在云中看到一张脸。可以想象，由于农夫 John 经常与奶牛接触，他常常在日常物品中看到与奶牛相关的图案。例如，如果他看到字符串 “bqessiyexbesszieb”，农夫 John 的眼睛会忽略其中的一些字母，而他看到的只是 “bessiebessie”。