DP背包问题01背包问题完全背包问题多重背包问题多重背包问题II分组背包问题线性DP数字三角形模型数字三角形摘花生最低通行费方格取数最长上升序列模型最长上升子序列怪盗基德的滑翔伞登山合唱队形友好城市最大上升子序列和最长上升子序列II——贪心拦截导弹导弹防御系统+DFS*最长公共子序列最长公共上升子序列*编辑距离区间DP石子合并环形石子合并能量项链凸多边形的划分高精度加分二叉树棋盘分割——二维计数类DP整数划分数位统计DP计数问题状态压缩DP蒙德里安的梦想骑士玉米田炮兵阵地愤怒的小鸟积木画最短Ha路径树形DP没有上司的舞会树的最长路径树的中心记忆化搜索滑雪状态机大盗阿福股票买卖IV股票买卖VI背
大家好，我是爱学习的小蓝，欢迎交流指正~ 🔎题目传送门：蓝桥杯2021年第十二届省赛真题-砝码称重-C语言网 📖题解难度系数：⭐⭐⭐考察题型：动态规划涉及知识点：状压DP 第一步：明白dp[i][j]的含义dp[i]#放置第i个砝码后出现的所有情况dp[i][j]#代表是否取这个值0和1表示第二步：给dp数组初始化赋值dp=[[0]*(sum(a)+1)for_inrange(n+1)]#(sum(a)+1)列(n+1)行存放砝码1和0的情况dp[0][0]=1#初始化一个砝码情况时为1第三步：弄清dp[j]遍历的顺序foriinrange(1,n+1):#n个砝码对应n种情况forjinra
完全背包问题一、问题描述二、思路分析1、状态转移方程2、循环设计三、代码模板1、朴素版2、优化版（1）时间优化（2）空间优化一、问题描述二、思路分析完全背包和01背包的区别就在于01背包中，每个物品只能选择一次，而完全背包问题中，每个物品可以选择无限次。如果大家没有看过之前01背包的讲解的话，建议大家先去看看作者之前写的01背包问题，传送门：01背包问题那么很明显，这道题符合动态规划的三个性质：最优子结构，重叠子问题，无后效性。因此，我们可以利用动态规划的思路去解决这道题。这三个性质的分析和01背包是一样的。那么想要利用动态规划的思路来解决这道题的话，我们需要做两件事情：1、构建当前问题和子问
题目描述给出一个长度为nnn的序列aaa，选出其中连续且非空的一段使得这段和最大。输入格式第一行是一个整数，表示序列的长度nnn。第二行有nnn个整数，第iii个整数表示序列的第iii个数字aia_iai。输出格式输出一行一个整数表示答案。样例#1样例输入#172-43-12-43样例输出#14提示样例1解释选取[3,5][3,5][3,5]子段{3,−1,2}\{3,-1,2\}{3,−1,2}，其和为444。数据规模与约定对于40%40\%40%的数据，保证n≤2×103n\leq2\times10^3n≤2×103。对于100%100\%100%的数据，保证1≤n≤2×1051\leq
目标和（放满背包的方法有几种）力扣题目链接(opensnewwindow)难度：中等给定一个非负整数数组，a1,a2,...,an,和一个目标数，S。现在你有两个符号+和-。对于数组中的任意一个整数，你都可以从+或-中选择一个符号添加在前面。返回可以使最终数组和为目标数S的所有添加符号的方法数。示例：输入：nums:[1,1,1,1,1],S:3输出：5解释：-1+1+1+1+1=3+1-1+1+1+1=3+1+1-1+1+1=3+1+1+1-1+1=3+1+1+1+1-1=3一共有5种方法让最终目标和为3。提示：数组非空，且长度不会超过20。初始的数组的和不会超过1000。保证返回的最终结果
目标和（放满背包的方法有几种）力扣题目链接(opensnewwindow)难度：中等给定一个非负整数数组，a1,a2,...,an,和一个目标数，S。现在你有两个符号+和-。对于数组中的任意一个整数，你都可以从+或-中选择一个符号添加在前面。返回可以使最终数组和为目标数S的所有添加符号的方法数。示例：输入：nums:[1,1,1,1,1],S:3输出：5解释：-1+1+1+1+1=3+1-1+1+1+1=3+1+1-1+1+1=3+1+1+1-1+1=3+1+1+1+1-1=3一共有5种方法让最终目标和为3。提示：数组非空，且长度不会超过20。初始的数组的和不会超过1000。保证返回的最终结果
1、01背包问题1.1题目有N件物品和一个容量为VVV的背包。放入第i件物品耗费的空间是CiC_iCi，得到的价值是WiW_iWi。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。1.2基本思路这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题定义状态：即F[i,v]F[i,v]F[i,v]表示前i件物品恰放入一个容量为vvv的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：F[i,v]=maxF[i−1,v],F[i−1,v−Ci]+WiF[i,v]=max{F[i-1,v],F[i-1,v-C_i]+W_i}F[i,v]=maxF[i−1,v],F[i−1,v−Ci]+
【引入】线性DP，是较常见的一类动态规划问题，其是在线性结构上进行状态转移，这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数，约束是这些变量的线性不等式或等式，目的是求目标函数的最大值或最小值因此，除了少量问题（如：LIS、LCS、LCIS等）有固定的模板外，大部分都要根据实际问题来推导得出答案【常见问题】(一)序列问题首先，让我们先了解一下子串、子序列还有公共子序列的概念(1)字符子串：指的是字符串中连续的n个字符，如abcdefg中，ab，cde，fg等都属于它的字串(2)字符子序列：指的是字符串中不一定连续但先后顺序一致的n个字符，即可以去掉字符串中
这里写目录标题张量并行TP流水线并行PPnaive模型并行GPipePipeDream数据并行DPFSDP张量并行TP挖坑流水线并行PP经典的流水线并行范式有Google推出的Gpipe，和微软推出的PipeDream。两者的推出时间都在2019年左右，大体设计框架一致。主要差别为：在梯度更新上，Gpipe是同步的，PipeDream是异步的。异步方法更进一步降低了GPU的空转时间比。虽然PipeDream设计更精妙些，但是Gpipe因为其“够用”和浅显易懂，更受大众欢迎（torch的pp接口就基于Gpipe）。因此本文以Gpipe作为流水线并行的范例进行介绍。https://zhuanlan
显然不能将其称为StackOverflow上的问题，但我目前正在尝试了解如何在Knapsack问题中以项目组的形式集成约束。在这种情况下，我的数学技能被证明是相当有限的，但是我非常有动力让这项工作按预期进行，并弄清楚每个方面的作用(按照这个顺序，因为事情在工作时更有意义)。话虽如此，我在RosettaCode找到了一个绝对漂亮的实现并清理了一些变量名，以帮助自己从非常基本的角度更好地理解这一点。不幸的是，我很难弄清楚如何应用此逻辑来包含项目组。我的目的是建立梦幻团队，为每个球员提供我自己的值(value)和权重(积分/薪水)，但没有团体(在我的情况下是职位)我无法这样做。有人能为此指出
