随笔分类 - 动态规划 背包DP
摘要：【题目】 " 6396. 「THUPC2018」弗雷兹的玩具商店 / Toyshop" 【题意】给定一个长度为n的物品序列，每个物品有价值、不超过m的重量。要求支持以下三种操作：1.物品价值区间加减，2.物品重量区间加（超过m部分取模），3.区间物品求解容量为m的完全背包数组。$n \leq 2 1
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摘要：【题目】 " 6395. 「THUPC2018」城市地铁规划 / City" 【题意】给定n个点要求构造一棵树，每个点的价值是一个关于点度的k次多项式，系数均为给定的$a_0,...a_k$，求最大价值。$n \leq 3000,k \leq 10$。 【算法】背包DP+Prufer序 首先每个点度
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摘要：【题目】#2124. 「HAOI2015」树上染色 【题意】给定n个点的带边权树，要求将k个点染成黑色，使得 [ 黑点的两两距离和+白点的两两距离和 ] 最大。n<=2000。 【算法】树上背包 【题解】设f[i][j]表示子树i中有j个黑点对答案的贡献（包括点 i 到父亲的边 p ），由于边p的贡
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摘要：【题意】n个人，每个人有价值ai和代价bi和一个依赖对象ri<i，选择 i 时 ri 也必须选择（ri=0时不依赖），求选择k个人使得Σai/Σbi最大。n<=2500，ai,bi<=1e4。 【算法】01分数规划+树上背包 【题解】首先二分答案ans，根据01分数规划赋新的权值ci=ai-ans*
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摘要：【题意】给定s个股票和d天，给出价格矩阵s*d，每天可以买入或卖出整数倍股票，初始资金m，求最大利益。m<=200000,s<=50,d<=10。 【算法】完全背包 【题解】关键在于转化：第一天买入-第三天卖出，相当于，第一天买入-第二天卖出-第二天买入-第三天卖出。那么买卖股票就变成相邻两天的事情
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摘要：【算法】DP 【题解】 如果每个排列算一种，则令f[i]表示凑成面值为i的方案数，容易推出f[i]+=f[i-a[j]]。 现在是每个组合才算一种，令f[i][j]第二维表示只使用前j种面值，f[i][j]+=f[i-a[j][k],k=0~j，这样最终算出来的方案就是按一定顺序的，不会重复计算。
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摘要：【题意】给定一叠n张扑克牌和各自的ai,bi。每次可以从最上面拿走连续atop张并获得btop的价值，或是把top放到最底，求最大价值。 【算法】背包DP 【题解】本题最大的特点：atop的需求与牌的顺序无关，也即是说可以将拿走连续atop张视为拿走atop张，对于你连续的牌中你不想拿走的只需要找机
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摘要：【算法】背包DP 【题解】f[j]=(f[j-w[i]]+v[i]) 记得倒序(一个物品只能取一次) #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; const int maxn=10010; i
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摘要：原题目：悼念512汶川大地震遇难同胞——珍惜现在，感恩生活 【算法】多重背包(有限背包) 动态规划 【题解】http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/8563283 优化：若物品数量(num[i])*物品重量(w[i])>背包容量(m)，就相当于
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摘要：【题意】将n划分成不同正整数的和的方案数。 【算法】动态规划 【题解】 暴力：f[i][j]:只用前1..i的数字，总和为j的方案数 本质上是01背包，前i个物体，总质量为j的方案数 f[i][j]=f[i-1][j]+f[i-1][j-i] 复杂度O(n^2) 优化： 我们发现，因为要求数字不同，
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摘要：【动态规划杂记】状态+转移 参考：夜深人静写算法（二） - 动态规划 核心：划分阶段-状态表示-状态转移方程。 复杂度：状态数O(n^t)，转移O(n^e)，则称为tD/eD问题。 1.最优化问题和方案数问题常考虑DP，特定数问题不考虑DP。 2.断层思想：划分状态，从计算过的状态去答案，这就是无后
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摘要：【算法】 【算法】网络流 【算法】树 【算法】数学 ————【专题】生成树计数（矩阵树定理） ————【专题】计数问题（排列组合，容斥原理，卡特兰数） ————【算法专题】卡特兰数（计数数列） ————【专题】数论 ————【专题】概率和期望 【算法】动态规划 【算法】数据结构 ————【专题】平衡
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摘要：Day1 T1(暴力)：大水题 #include<cstdio> const int ok[5][5]={ 0,0,1,1,0, 1,0,0,1,0, 0,1,0,0,1, 0,0,1,0,1, 1,1,0,0,0, }; int a[210],b[210]; int main() { int n,
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