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题意:给出一根木棍的长度，及木棍上的n个点，要在这n个点处切断木棍，在切断木棍时木棍有多长就花费多少代价，求将给定的所有点都切断的最小代价
分析：这个是区间dp的题，用dp[i][j]数组表示在区间[i,j]内切割木棍的最小代价，
则状态转移方程为dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k][j]+a[j]-a[i])
...
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2014-08-09 11:49:07
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啊哈哈，点我点我
题意：
有n个幼儿园的孩纸，然后从中找出m对孩子能够让他们看到双方，这样以便他们交流。。
思路：
首先可以考虑把n-1个人已经排成了m-2对，那么只需要把这个最矮的随便插在队伍就可以凑成m对了。另外一种情况是先排成m-1对，然后把最矮的那一个放在对首或者队尾，这样就到了状态转移方程。
if(j>=2)
dp[i][j]=dp[i-1][j-2]*(i...
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2014-08-09 11:41:41
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典型的给出区间任务和效益值，然后求最大效益值的任务取法。
属于一维DP了。
一维table记录的数据含义：到当前任务的截止时间前的最大效益值是多少。
注意， 这表示当前任务一定要选择，但是最终结果是不一定选择最后一个任务，故此最后需要遍历找到table数组的最大值，当然计算过程中使用一个数记录最终最大值也是可以的。
状态转移方程就是： tbl[i] = MAX({from tbl[0]->...
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2014-08-09 02:38:57
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看到Palindrome的题目，首先想到的应该是中心问题，然后从中心出发，思考如何解决。
DP问题一般是从更加小的问题转化到更加大的问题，然后是从地往上 bottom up地计算答案的。
能得出状态转移方程就好办了，本题的状态转移方程是：
if (cowID[i] == cow{j]) tbl[id][i] = tbl[id][i+1];//相等的时候无需改动
else tbl[id][i...
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2014-08-09 00:14:16
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LCS属线性结构上的动态规划，应该是动规里面很简单的一种类型。
最长公共子序列问题，一旦明确了状态，找到状态转移方程还是很简单的。但是对于本题来说，难点之一就是会很难想到该如何定义状态。
作为一只菜鸟，兹认为此题很复杂。
首先我是想不到每一步都把没到终点的字母全加上1，以及这种效果与你去找开始和结束的效果是一样的。
甚至，若不是在做动规的专题，我根本想不到这样的题目，会用动规来解决。
再...
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2014-08-07 19:14:11
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错的我真是无语。。。还是状态的把握不准确。。
起始状态转移方程是很重要，但是只推出了方程是不够的
对边界状态的处理，对特殊状态的处理，这些都很重要，错了任何一个小地方，都会导致WA....
细节！更清晰的思路，更全面的考虑!
#include
#include
#include
using namespace std;
int n,t;
int v[55];
int d[55][1000...
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2014-08-07 19:11:09
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借着前面的 白话背包之01背包 的基础，来结合图看看完全背包是个什么东东，希望以后自己看能一目了然，能对刚接触的童鞋有帮助是最好不过滴
一：关于完全背包
有N个物品，每个物品（有无限多个） i 对应有重量w[i]、价值va[i]。有一个背包可以放M重的物品，现在让你从N钟物品中选择一些物品，在不超过背包上限情况使得背包装的价值最大。
二：初步了解完全背包算法
那么这里看看状态转移方程...
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2014-08-07 13:07:40
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题意分析：
给一根长为L的木棒，然后给出要切的N处地方。要你用最少的花费完成这项任务。而花费是如何计算的呢？就是用当前木棒的长度是多少，那么花费就是多少。
算法分析：
运用记忆化的过程可以缩减很多时间，本题的实质是区间DP。原题是经典的石子合并问题。如果，感觉不好理解可以想想图论中的Flody模型。
状态转移方程：dp[i][j...
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2014-08-05 14:18:29
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第一次做动规题目，以下均为个人理解以及个人方法，状态转移方程以及状态的定义也是根据个人理解，请过路大神指教。
状态：每一列的每一个数[ i ][ j ]都是一个状态；
然后定义状态[ i ][ j ]的指标函数d[ i ][ j ]为从[ i ][ j ]向右出发的可以得到的最小的整数和；
状态转移方程：d[ i ][ j ]=min(d[ i+1 ][ j+1 ][ i-1 ][ j+1 ...
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2014-08-04 21:43:48
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题意：
给一个n个数的数列，从中取一些数构成新数列，
如果新数列中有一些数的和是k，那么这就是一个好数列，问这样的数列的个数。
n,k
状态：dp[][state] 中state的二进制每一位表示和为（1～k），1表示可以取到，0表示取不到。
状态转移方程：dp[i][state] = sum(dp[i-1][state']); state = 1
...
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2014-08-03 18:08:55
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