什么是动态规划（DP）？
1）动态规划是运筹学中用于求解决策过程中的最优化数学方法。 当然，我们在这里关注的是作为一种算法设计技术，作为一种使用多阶段决策过程最优的通用方法。
它是应用数学中用于解决某类最优化问题的重要工具。
2）如果问题是由交叠的子问题所构成，我们就可以用动态规划技术来解决它，一般来说，这样的子问题出现在对给定问题求解的递推关系中，这个递推关系包含了相同问题的更小子问题的解...
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2015-04-07 10:05:27
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首先的首先，必须明白动态规划（DP)以后很有用很有用很有用很有用……首先的其次，必须明白：动规≈搜索=枚举一、最简单的记忆化搜索（应该可以算DP）题目（来自洛谷OJ）http://www.luogu.org/problem/show?pid=1434#【不麻烦大家自己找了】题目描述 Descript...
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2015-04-06 14:01:54
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题目：从1开始连续的整数构成一个字符串，问第n为位对应的字符是谁。
分析：动态规划，dp。统计每个数字对应的前面的子串的长度；
找到给定长度的对应的串的子串，然后取对应数字的n-len（子串）的字符即可。
说明：加油╮(╯▽╰)╭。
#include
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#include
#include
#include
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using ...
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2015-04-02 13:29:29
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最大连续子序列
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 21101 Accepted Submission(s): 9361
Problem Description
给定K个整数的序列{ N1, N2...
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2015-03-31 22:34:37
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题目：Wildcard Matching
/*LeetCode WildCard matching
* 题目：给定一个目标串和一个匹配串，判定是否能够匹配
* 匹配串中的定义：字符————>字符，*————>0个、1个或者多个字符，？——————>对应任意一个字符
* 思路：动态规划：*:dp[i][j] = dp[i][j-1] || dp[i-1][j]
* ? || s[i...
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2015-03-29 00:44:48
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题意：给个时间长度n，m个工作时间段和每个时间段能完成的工作量，一次只能做一个工作并且一旦开始做就要把它做完，要求选择的两个工作时间段之间至少相差r时间（中间需要休息嘛）求选择那些工作n时间内能完成的最大工作量。输出最大值。
思路：先按工作的结束时间从小到大排序，再动态规划。dp[i]表示从头开始取到第i段所获得的最大值。二重循环，如果第i段之前的某个段的结束时间加上r小于等于第i段的开始时间，则更新dp[i]。...
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2015-03-10 14:03:56
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### 题目大意
用r块红色、g块绿色的方块，搭成一个h层（尽可能高）的塔，第i层有i个相同颜色的方块。
问所有可行的方案有多少。
### 解题思路
动态规划
dp(h, r) 表示到h层，已用r块红色的方案数
绿色个数可以通过h，r确定。
dp(h, r) = dp(h-1, r-h) + dp(h-1, r)
明显可以滚动压缩，dp只与之前一次相关，r反向循环避免引用修改过的数据。
dp[r] +...
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2015-03-09 12:53:29
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题目大意：给出一个序列，求出字典序最小的长度为k的上升序列。
思路：先随便搞搞求出一个数组f，表示从i开始最长的上升序列的长度。然后贪心的往后找，能放在当前位置就放。
CODE：
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include
#include
#include
#include
#define MAX 10010
#defin...
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2015-02-27 17:17:23
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动态规划。
dp[0][i]: A[0, ..., i-1]的maximum product subarray,
dp[1][i]: A[0, ..., i-1)的minimum product subarray.
初始化dp[0][0] = dp[1][0] = A[0].
递推公式：
dp[0][i] = max(dp[0][i-1]*A[i], dp[1][i-1]*A[i])...
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2015-02-23 20:08:09
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1087Super Jumping! Jumping! Jumping!Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65536/32768 K (...
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2015-02-17 22:14:08
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