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計數型-機械人
存在型-青蛙跳石子
機械人2（座標型）
leetcode256-粉刷房子（序列型）
decode ways
確定狀態
確定轉移方程
初始條件和邊界情況
計算順序
你有三種硬幣，分別面值2元，5元和7元，每種硬幣都有足夠多，買一本書需要27元，如何用最少的硬幣組合正好付清，不需要對方找錢
// a: m:27
public
intcoinchange
(int
a,int m)
for(j=
0;j}}}if
(f[m]
==integer.max_value)
return f[m]
;}
public
intuniquepaths
(int m,
int n)
}}
input:a=[2,3,1,1,4]
output:true
input:a=[3,2,1,0,4]
output:false
public
boolean
canjump
(int
a)}}
return f[n-1]
;}
public
intuniquepathswithobstacles
(int
a)int n = a[0]
.length;
if(n==0)
int[
] f =
newint
[m][n]
;int i,j;
for(i=
0;i)//top-left
if(i==
0&&j==0)
f[i]
[j]=0;
//若不為第一行
if(i>0)
//若不為第一列
if(j>0)
//若兩個條件都成立，則為f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1];}}
return f[m-1]
[n-1];
}
當然，因為市場上不同顏色油漆的**不同，所以房子粉刷成不同顏色的花費成本也是不同的。每個房子粉刷成不同顏色的花費是以乙個 n x 3 的矩陣來表示的。
例如，costs[0][0]表示第 0 號房子粉刷成紅色的成本花費；costs[1][2]表示第 1 號房子粉刷成綠色的花費，以此類推。請你計算出粉刷完所有房子最少的花費成本。
所有花費均為正整數。
輸入: [[17,2,17],[16,16,5],[14,3,19]]
輸出: 10
解釋: 將 0 號房子粉刷成藍色，1 號房子粉刷成綠色，2 號房子粉刷成藍色。
最少花費: 2 + 5 + 3 = 10。
確定狀態：
**子問題：**設油漆前i棟房子並且房子i-1是紅色、藍色、綠色的最小花費分別為f[i][0]、f[i][1]、f[i][2]
轉移方程：
public
intmincost
(int
c)//sequence type dp
int[
] f =
newint
[n+1][
3]; f[0]
[0]+f[0]
[1]+f[0]
[2]=
0;int i,j,k;
for(i=
1;i<=n;i++)}
}return math.
min(f[n][0
],math.
min(f[n][1
],f[n][2
]));
}}
input
12output
2（ab or l）
轉移方程：設數字串s前i個數字解密成字母串有f[i]種方式
f[i] = f[i-1]|s[i-1]對應乙個字母 + f[i-2]|s[i-2]s[i-1]對應乙個字母
public
intnumdecodings
(string ss)
//check whether i>1
if(i>1)
}}return f[n]
;}
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動態規劃 九章演算法
最近看了九章演算法的動態規劃班，受益匪淺，一點簡要的筆記分享給大家 什麼是動態規劃？簡而言之，就是計算並儲存小問題的解，並將這些解組合成大問題的解。動態規劃題目的特點 1 計數 1 有多少種方式走到右下角 2 有多少種方法選出k個數使得和為sum 2 求最大值最小值 1 從左上角到右下角路徑的最大數...
演算法筆記 動態規劃1
動態規劃適合求解最優問題，比如最大值最小值等。它可以顯著的降低時間複雜度，提高 的執行效率。0 1 揹包問題 在上篇總結中，用回溯演算法解決了 0 1揹包問題。但是，在求解的過程中，我們應該能想象的出，有些步驟是一直在重複執行。如果揹包的總載重為 9 物品個數為 5 質量分別為 2，2，4，6，3 ...
演算法筆記 動態規劃 1
求解方法 標準的01揹包問題是指，有n int型 個物品和最多裝重量w int型 的揹包。weight陣列表示物品的重量，即weight i 表示第i個物品的重量 value陣列表示物品的價值，即value i 表示第i個物品的價值。問把哪些物品裝入揹包使得物品價值總和最大，每個物品只能裝一次。舉例...