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1048 [NOIP2007]守望者的逃离 线性DP 贪心 无后效性
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/24213/1048来源：牛客网 题目描述 恶魔猎手尤迪安野心勃勃，他背叛了暗夜精灵，率领深藏在海底的娜迦族企图叛变。守望者在与尤迪安的交锋中遭遇了围杀，被困在一个荒芜的大岛上。为了杀死守望者，尤迪安开始对这个荒岛施动态规划
动态规划的内容是一个模型三个特征，一般用来解决最优问题 模型：解决问题的过程，需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。然后我们寻找一组决策序列，经过这组决策序列，能够产生最终期望求解的最优值。 三个特征 1. 最优子结构 最优子结构指的是，问题的最优解包含子问dp_基础
原文：https://oi-wiki.org/dp/basic/ 可以使用dp算法的三个条件 最优子结构->在特定条件下满足贪心 无后效性->后面的选择不会影响之前的选择 子问题重叠->记录之前已经处理过的子问题的解 例子： 数字三角形 最长公共子序列 最长上升子序列 1)nn 2) nlognCF1620E - Replace the Numbers（构造算法 + 数据结构 + 并查集 + 模拟 / 铁牌级）
1620E - Replace the Numbers（源地址自⇔CF1620E） 目录 1620E - Replace the Numbers（源地址自⇔CF1620E） tag 题意 思路 AC代码 错误次数 tag ⇔构造算法、⇔数据结构、⇔并查集、⇔模拟、⇔铁牌级（*1900） 题意 给出一个空数组，规定两种操作： 在数组末尾加上 \(x\) ； 将数组DP（入门）笔记
DP的思想和特点 基本思想： 如果各个子问题不是独立的（既：重复的），不同的子问题的个数知识多项式量级（即：有限的），如果我们能够保存已经解决的子问题的答案（一般用数组），而在需要的时候再找出以求得的答案，这样就可以避免大量的重复运算。 主要特点： 1、最优子结构：一个大问题的最优解，一定动态规划的最优原理与无后效性解析
什么样的“多阶段决策问题”才可以采用动态规划的方法求解 一般来说，能够采用动态规划方法求解的问题，必须满足最优化原理和无后效性原则： 1、动态规划的最优化原理。作为整个过程的最优策略具有：无论过去的状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优动态规划的无后效性
写这篇的起因还是因为 2021.7.10 力扣双周赛 的第四题用 记忆化 + 深搜 来写的，但是一直有几个样例过不去，在困扰之际看到了另一篇的题解 为什么记忆化搜索得不到正解？ 中才恍然大悟，特此做一个记录 无后效性。所谓的无后效性，即对于某个给定的阶段状态，它以前各阶段的状态无法直动态规划第二节课
动态规划第二节课 文章目录 动态规划第二节课1.2 数塔问题 1.2 数塔问题 上一节课我们学习了最长上升子序列 今天我们来学习“大名鼎鼎”的数塔问题 数塔问题：要求从顶层走到底层，若每一步只能走到相邻的结点，则经过的结点的数字之和最大是多少？ 我们可以不关心之前是怎么深度学习笔记13-强化学习与DQN(初步了解)
1.强化学习在游戏领域的应用 2.强化学习的要点 3.强化学习案例 马尔科夫的无后效性：系统在t>t0时刻所处的状态与系统在t0时刻以前的状态无关，这就是马尔科夫性或者无后效性。 马尔科夫模型具体公式描述如下 有随机过程{Xn,n为整数}，对于任意n和I0,I1,In，满足条件概率：动态规划学习
经过浅显的接触：感觉DP就是一个尾递归思路找规律，再由表格得到依赖关系获得代码逻辑 【动态规划的判断标准】 能将大问题拆成几个小问题，且满足无后效性、最优子结构性质。 1，最优子结构：每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到 2，无后效性：这阶段状态，未来《Java算法》Java动态规划
1. 算法思想： 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。动态规划实际上是一类题目的总称，并不是指某个固定的算法。动态规划的意义就是通过采用递推（或者分而治之）的策略，通过解决大问题的子问题从而解决整体的做法。动态规hdu 4576
简单的概率dp，我们这里的关键是使用滚动数组，可以使得所谓的“无后效性”更加具体实现 #include <iostream>#include <cstring>#include <cstdio>#include <algorithm> using namespace std;double dp[2][504];int n,m,l,r;int main(){ while(scanf("%d%d%d%d",&n,&m,Zero_One_Pack
状态定义：\(f_{i,j}\)表示将前\(i\)件物品放入容量为\(j\)的背包中所能获得的最大价值 推理：第\(i\)件物品放或不放 方程：\(f_{i,j}=max(f_{i-1,j},f_{i-1,j-C_i}+W_i)\) $\Updownarrow $ *空间优化： \(f_j\)表示剩余\(j\)的被包能放下的最大价值 方程：\(f_j=max(f_j,f_{j-C_i}+W_i)\)洛谷P1412 经营与开发题解
题目链接QWQ这里就不阐述了； 题解部分： 从题面上来看，这是个dp（递推）的题目。 但是dp要满足无后效性，但这个题为了取最值，得考虑从当前开始一直持续到结束的p的影响。 这让我们怎么满足无后效性？？ （当时我一懵） but， 如果反过来，那么他不就满足无后效性了吗QWQ。 也就是无前效性。 具体来说，如果p算法学习之路——贪心
基本概念：贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程