（1）動態規劃

給定乙個長度為n的數字序列，對於每乙個1<=k<=n，希望能求解出所有長度為k的連續子串行的最大值中的最小值。

輸入描述：

第一行數字n

接下來一行是乙個長度為n的數字序列

1<=n<=100000, 0<=ai<=10^5

輸出描述：

一行n個數字，第i個數字表示k=i時的答案。

示例1：輸入6

1 3 2 4 6 5

輸出1 3 3 4 6 6

#include

#include
using namespace std;
intmain()
vector<
int>
minvec
(n,0);
for(
int k =
1; k <= n;
++k)
//子串行的長度從1到n
if(min > max)
min = max;
}		minvec[k -1]
= min;
}for
(int i =
0; i < n;
++i)
cout << minvec[i]
<<
" ";
return0;
}

#include

#include
using namespace std;
intmain()
vectorint>>
dp(n, vector<
int>
(n,0))
;//dp
for(
int i =
0; i < n;
++i)
}	vector<
int>
minvec
(n, maxofall)
;for
(int i =
0; i < n;
++i)
for(
int j = i; j < n;
++j)
minvec[j - i]
= minvec[j - i]
< dp[i]
[j]? minvec[j - i]
: dp[i]
[j];
for(
int i =
0; i < n;
++i)
cout << minvec[i]
<<
" ";
return0;
}

動態規劃1

維基百科 動態規劃是一種在數學和 電腦科學 中使用的，用於求解包含 重疊子問題 的最優化 問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於電腦科學和工程領域。比較著名的應用例項有 求解 最短路徑 問題，揹...

動態規劃 1

動態規劃是對最優化問題的一種新的演算法設計方法。由於各種問題的性質不同，確定最優解的條件也互不相同，因而動態規劃的沒計法對不同的問題，有各具特色的表示方式。不存在一種萬能的動態規劃演算法。但是可以通過對若干有代表性的問題的動態規劃演算法進行討論，學會這一設計方法。多階段決策過程最優化問題 動態規劃的...

動態規劃1

首先，動態規劃的最基本要求在於無後效性 即結果態之和之前某態有關，並且對於該之前態我們並不關心它到底是怎麼來的 和n到n 1的跳躍一樣，它也是依賴轉移方程得來。比如0 1揹包 我們只要永遠依賴dp i j max dp i 1 j，dp i 1 j wi vi 這個轉移方程即可，並不在乎它具體細節。...