题目:http://poj.org/problem?id=2288 不知为什么记忆化搜索就是WA得不得了! #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #define ll long long using namespace std; ,Lm=(<<)+; int q,n,m,lm,v[N]; ll ans,prn,dp[Lm][N][N],f[Lm][N][N]; bool b[N][N];

表情包形象取自番剧<猫咪日常> 那我也整一个 曾几何时,笔者是个对算法这个概念漠不关心的人,由衷地感觉它就是一种和奥数一样华而不实的存在,即便不使用任何算法的思想我一样能写出能跑的程序 直到一年前帮同学做了个手机游戏demo才发现了一个严峻的问题 为啥*一样的画面能跑出ppt的质感? 虽然发现当时的问题主要出现在使用了一个有bug的API,它导致了低性能的循环调用,但是从那时便开始就重新审视算法了,仅仅一个函数就能大幅地改变程序带给用户的体验这个观念根植心底 后来多多少少也学习了一些算法的知识

题目大意: 有n个岛屿,令Vi为岛屿Ci的权值.一条汉密尔顿路径C1,C2,C3...Cn的值为3部分 第一部分,将路径中的岛的权值相加,第二部分将每条边上的(Ci,Cj),加上所有的Vi*Vj 第三部分,如果连续经过的3个城市可以形成3角联通,那么加上Vi*Vj*Vk 求出一条路径使其权值最大,并记录有多少可以达到最大权值的路径 1->2->3 , 3->2->1 视为相同路径 这里最多13个城市,所以用2进制表示是否到达当前位置的城市 这里用dp[i][k][j] 表示到达i状

目录 声明 dfs与dp的关系 经典例题-数字三角形 - POJ 1163 题目 dfs思路 解题思路 具体代码 dp思路 解题思路 具体代码 声明 本文不介绍dfs.dp算法的基础思路,有想了解的可以自己找资源学习. 本文适合于刚刚接触dfs和dp算法的人,发现两种算法间的内在联系. 本人算法之路走之甚短,如果理解出现问题欢迎大家的指正,我会分享基于我目前理解到的算法思想. dfs与dp的关系 很多情况下,dfs和dp两种解题方法的思路都是很相似的,这两种算法在一定程度上是可以互相转化的. 想

一.问题描述 0-1背包问题,部分背包问题.分别实现0-1背包的DP算法,部分背包的贪心算法和DP算法. 二.算法原理 (1)0-1背包的DP算法 0-1背包问题:有n件物品和一个容量为W的背包.第i件物品的重量是w[i],价值是v[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大.其中每种物品只有一件,可以选择放或者不放. 最优子结构性质:对于0-1问题,考虑重量至多W的最值钱的一包东西.如果去掉其中一个物品j,余下的必是除j以外的n-1件物品中,可以带走的重量

参考博客链接:https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178782.html Dijkstra是常用的全局路径规划算法,其本质上是一个最短路径寻优算法.算法的详细介绍参考上述链接. 本文与参考博文相比,主要有如下两个不同: 1.开发语言换成了matlab,代码部分稍作改动就可以实时运行在控制器上: 2.求取了从起点开始到达每一个顶点的最短路径所经历的顶点. matlab代码:包含测试数据 %参考链接https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178

题目:平安果 题目介绍:给出一个m*n的格子,每个格子里有一定数量的平安果,现在要求从左上角顶点(1,1)出发,每次走一格并拿走那一格的所有平安果,且只能向下或向右前进,最终到达右下角顶点(m,n),要求求出能拿走的平安果的最大数值. 输入:第一行有两个数值m,n,然后是m行n列数值. 输出:一个数值代表平安果的最大数量. 例: 输入: 4 4 1 2 4 8 10 14 3 9 17 6 7 20 12 5 21 23 输出: 89 分析:这是一种比较典型的dp算法(动态规划)的题目,每一格获

传统的路径规划算法有人工势场法.模糊规则法.遗传算法.神经网络.模拟退火算法.蚁群优化算法等.但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划.基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机

题目:硬币找零 题目介绍:现在有面值1.3.5元三种硬币无限个,问组成n元的硬币的最小数目? 分析:现在假设n=10,画出状态分布图: 硬币编号 硬币面值p 1 1 2 3 3 5 编号i/n总数j 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 0 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4 3 0 1 2 1 2 1 2 3 2 3 2 设所需硬币最小数目为m,则可以看出m[ i ][  j ]=m[ i-1 ][  j-k*p[ i ]] +

题目:数字三角形 题目介绍:如图所示的数字三角形,要求从最上方顶点开始一步一步下到最底层,每一步必须下一层,求出所经过的数字的最大和. 输入:第一行值n,代表n行数值:后面的n行数据代表每一行的数字. 输出:经过数字的最大和. 例: 输入: 4 1 3 2 4 10 1 4 3 2 20 输出: 24 分析:这也是一个典型的贪心算法无法解决的问题,同样可以用动态规划(dp算法)来解决.把边界数字首先初始化到结果矩阵中,再根据状态方程完成结果矩阵的遍历.需要注意的就是数组不是矩形而是三角形,与传统

随机路标图-Probabilistic Roadmaps (路径规划算法) 路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法如: 1. A* 2. Djstar 3. D* 4. 随机路标图(PRM)法 5. 人工势场法 6. 单元分解法 7. 快速搜索树(RRT)法等 传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.   基于 随机采样技术 的 PRM法 可以有效解决 “高维空间” 和 “复杂约

基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机采样点,把搜索导向空白区域,从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径,适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划.与PRM类似,该方法是概率完备且不最优的. RRT是一种多维空间中有效率的规划方法.它以一个初始点

一.斐波那契数列(递归VS动态规划) 1.斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下 递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满. def fib(n): #终止条件,也就是递归出口 if n == 0 or n == 1: return 1 else: #递归条件 return (fib(n-1) + fib(n - 2)) 2.斐波那契数列——动态规划实现(python语言)——自底向上 动态规划——将需要重复计算

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的

引言 在一张固定地图上选择一条路径,当存在多条可选的路径之时,需要选择代价最小的那条路径.我们称这类问题为最短路径的选择问题.解决这个问题最经典的算法为Dijikstra算法,其通过贪心选择的步骤从源点出发逐步逼近目标点,从而得到起始点与目标点的最短路径.A*算法是在Dijikstra算法上做了改进,使其能够在 开阔空间(也就是四通八达或具有少量障碍物的方格路,可以近似看成各边权重均相等的完全图) 上具有比Dijikstra算法有更好的搜索效率. 但Dijikstra算法和A*算法无法很好的适用

前文:https://www.cnblogs.com/ljy1227476113/p/9563101.html 在此基础上更新了可以看到行走路径的代码. 代码: #include <iostream> using namespace std; ][]; ][]; ]; int main() { int m, n; int i, j; ; while (cin >> m >> n) { que[] = { }; ; i <= m; i++) { ; j <=

问题1:找硬币,换钱的方法 输入: penny数组代表所有货币的面值,正数不重复 aim小于等于1000,代表要找的钱 输出:换钱的方法总数 解法1:经典dp,空间复杂度O(n*aim) class Exchange { public: int countWays(vector<int> penny, int n, int aim) { if (penny.empty()||n == 0) return 0; vector<vector<int> > dp(n,vect

名词解释: DFS(Dynamic Plan):动态规划 DFS(Depth First Search):深度优先搜索 DFS与DP的关系 很多情况下,dfs和dp两种解题方法的思路都是很相似的,这两种算法在一定程度上是可以互相转化的. 想到dfs也就常常会想到dp,当然在一些特定的适用场合下除外. dp主要运用了预处理的思想,而dfs则是类似于白手起家,一步步探索.一般来讲,能够预处理要好些,好比战争前做好准备. dfs和dp都是十分重要的基础算法,在各个竞赛中都有涉及,务必精通. 题目: T

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>/* 最小路径算法 -->prim算法 */#define VNUM 9#define MV 65536int P[VNUM];int Cost[VNUM];int Mark[VNUM];    //标记数组int Matrix[VNUM][VNUM] =     //邻居矩阵 无向图{    {0, 10, MV, MV, MV, 11, MV, MV, MV},    {10, 0, 18, MV,

最近由于工作需要一直在研究Bellman-Ford算法,这也是我第一次用C++编写代码. 1.Bellman-Ford算法总结 (1)Bellman-Ford算法计算从源点(起始点)到任意一点的最短路径的长度,初始化数组m_Dist[m_Segment[i].m_StartPoint] = m_Maxdouble , m_Dist[m_Source]=0. (2)对每一个路径进行松弛运算 如果m_Dist[m_Segment[j].m_EndPoint]>m_Dist[m_Segment[j].

路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到