算法训练营Day46(背包总结)

2024-01-14 22:52

本文主要是介绍算法训练营Day46(背包总结),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

单词拆分

139. 单词拆分 - 力扣(LeetCode)

完全背包的排列问题

class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {HashSet<String> set = new HashSet<>(wordDict);//字符串的长度为i 能凑成s为true,是dp[i]//字符串从1开始计数,0代表空字符串 boolean[] valid = new boolean[s.length() + 1];valid[0] = true;for(int i = 1;i<=s.length();i++){for (int j = 0; j < i && !valid[i]; j++) {if (set.contains(s.substring(j, i)) && valid[j]) {valid[i] = true;}}}return valid[s.length()];}
}

二刷总结

视频讲解:动态规划之完全背包,你的背包如何装满?| LeetCode:139.单词拆分_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录

 关于多重背包,你该了解这些! 

代码随想录

 背包问题总结篇! 

代码随想录

这篇关于算法训练营Day46(背包总结)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/606791

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

poj2576(二维背包)

题意:n个人分成两组,两组人数只差小于1 , 并且体重只差最小 对于人数要求恰好装满,对于体重要求尽量多,一开始没做出来,看了下解题,按照自己的感觉写,然后a了 状态转移方程:dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-1][j-c[k]]+c[k]);其中i表示人数,j表示背包容量,k表示输入的体重的 代码如下: #include<iostream>#include<

hdu2159(二维背包)

这是我的第一道二维背包题,没想到自己一下子就A了,但是代码写的比较乱,下面的代码是我有重新修改的 状态转移:dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-c[z]]+v[z]); 其中dp[i][j]表示,打了i个怪物,消耗j的耐力值,所得到的最大经验值 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<

csu(背包的变形题)

题目链接 这是一道背包的变形题目。好题呀 题意:给n个怪物,m个人,每个人的魔法消耗和魔法伤害不同,求打死所有怪物所需的魔法 #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#include<queue>#include<set>//#include<u>#include<map

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

hdu1011(背包树形DP)

没有完全理解这题, m个人,攻打一个map,map的入口是1,在攻打某个结点之前要先攻打其他一个结点 dp[i][j]表示m个人攻打以第i个结点为根节点的子树得到的最优解 状态转移dp[i][ j ] = max(dp[i][j], dp[i][k]+dp[t][j-k]),其中t是i结点的子节点 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm