那些你早出晚歸付出的刻苦努力，你不想訓練，當你覺的太累了但還是要咬牙堅持的時候，那就是在追逐夢想，不要在意終點有什麼，要享受路途的過程，或許你不能成就夢想，但一定會有更偉大的事情隨之而來。 mamba out~
2020.3.9
假設資料 tank = 5
n = 3
v : 3 4 2
n\v123
4510
-1-1-15
2-12-1
-1430
2-1-12
4000
-10從搜尋的角度去考慮動態規劃問題
每個物品只有選和不選兩種可能
不合理的分支將會被減去 故上表出現很多 -1
存在已經算過的問題比如 dfs(2 ， 5) 會用到 dfs(4 , 3) ,而dfs(3,5) 也會用到 dfs(4 , 3) 我們可以將第一次進入dfs(4 , 3)的時候將該狀態記錄下來，從而達到優化搜尋的目的。
這就是動態規劃問題的一種思考方式 記憶化搜尋
記憶化搜尋版本
#include #include #include using namespace std;
const int n = 20005;
const int m = 35;
int f[m][n] , n , v[n] , tank;
int dfs(int now,int space)
int f1 = -999,f2 = -999;
f1 = dfs(now + 1,space); // 表示當前物品不選
if(space >= v[now]) // 表示可以選
return f[now][space] = max(f1,f2);
}int main()
cout << tank - dfs(1,tank);
return 0;
}
#include #include #include using namespace std;
const int n = 20005;
const int m = 35;
int f[m][n] , n , v[m] , tank;
int main()
else
} } cout << tank - f[n][tank];
return 0;
}
#include #include #include using namespace std;
const int n = 1010;
int a[n][n] ,r , f[n][n];
int main()
} int ans = 0;
for(int i = 1;i <= r ;i ++) }
cout << ans << endl;
return 0;
}
#include #include #include using namespace std;
const int n = 1010;
int a[n][n], f[n][n] , r;
int dfs(int i ,int j)
int l = dfs(i + 1, j);
int r = dfs(i + 1, j + 1);
return f[i][j] = max(l,r) + a[i][j];
}int main()
}
cout << dfs(1,1) << endl;
return 0;
}
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