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从递归解到DP的转换有问题
、、、、
给定一个大小为N的二叉树，找出其中最大独立集(LIS)的大小。如果子集的任意两个节点之间没有边，则所有树节点的子集都是独立集。您的任务是完成函数LISS()，该函数查找最大独立集的大小。我想出了这个递归解决方案。,t));}{ y=rec(root,true);
}
为了通过DP解决这个问题，我按如下
浏览 18提问于2020-02-06得票数 0
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查找与特定值之和的所有子集。答复:3、9、12。
我的解决方案是: DP更难，但它消耗的内存更少。在递归中，您必须多次递归地调用函数，这将引入functional。但它“相当”容易，但消耗更多的内存。
你们觉
浏览 2提问于2017-08-31得票数 0
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我在上重温我的笔记。它基本上是一种回溯递归技术，它将较小子问题的解决方案存储起来，以便以后在计算相对较大子问题的解决方案时重用。否则有可能吗？我的意思是，你有没有见
浏览 9提问于2015-01-04得票数 9
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您必须为这些整数分配权重，以便使它们的weighted sum is maximized。权重应满足以下条件：
任何想法/暗示/接近的人。
浏览 3提问于2013-08-15得票数 2
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对于以下问题，我很难找到一个DP递归:给定N intervals of consecutive positive numbers和M，找出从n个给定区间到k的n个数之和的可能性(每个区间一个)。例如：where the n intervals are:[0, 1, 2]我在找一种自下而上的方法。这就是我尝试过的
浏览 5提问于2020-04-01得票数 0
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我是数据结构和算法的新手，想知道贪婪方法和动态编程(DP)方法。经过长时间的努力，我似乎掌握了解决DP问题的一步一步的方法。然而，我似乎误解了需要贪婪地处理DP问题的问题。根据定义，贪婪方法意味着我们在每一步都选择最好的解决方案，而DP有重叠子问题。
我困惑的根源是，我首先递归地解决DP<em
浏览 7提问于2021-01-01得票数 0
这是对我的问题的描述：
所以我想从整个单词开始，然后递归地检查左部分，没有最后一个字母，然后是右部分。如果它不返回true，那么我用“游标”移到左边，然后检查左边的部分，没有两个最后的字母和右边<em
浏览 0提问于2014-04-07得票数 0
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我知道如何使用命令式编程和DP解决硬币更改问题。我知道如何用FP和DP/tail递归来计算斐波纳契数。许多文章使用这个例子来解释"FP可以与DP“”和“结合起来，递归也可以和循环”“一样高效。
但是我不知道如何用FP和DP/tail递归来解决硬币变化
浏览 1提问于2015-04-26得票数 0
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我听说动态编程和回溯之间的唯一区别是DP允许子问题的重叠。是对的吗？还有其他不同之处吗？
另外，我想知道一些使用这些技术解决的常见问题。
浏览 0提问于2010-08-29得票数 65
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我正在尝试从Code Jam的资格赛2021轮中提出一个针对Moons and Umbrellas的DP解决方案。下面是我的工作递归解决方案，基于他们的analysis import sys return Y + cost(S[1:])
浏览 20提问于2021-10-31得票数 0
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最优子结构
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我试图更全面地了解最优子结构特性在动态规划中的应用，但我忽略了为什么我们必须证明问题的任何最优解都包含子问题的最优解。如果证明问题的某些最优解具有这个性质，然后用它来论证我们的递归算法所建立的解至少和最优解一样好，那么它本身就会是最优的，这还不够吗？换句话说，在我们的算法的正
浏览 8提问于2014-02-27得票数 5
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假设我希望解0-1背包，但是元素的权重和值都会变大。(Weight[i] < 1e5 and Value[i] < 1e9)然而，有点神奇的回忆录dp (存储在std::map或std::unordered_map中的值)工作得很好。我明白为什么它会更快:毕竟，在递归dp中，我们只计算我们需要的</em
浏览 3提问于2022-09-23得票数 1
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目标是最大化总和，约束条件是从列表L的开始或结束处一次删除一个元素，该元素将乘以值K。L = [5,11,2,3,22,1] 最优解将返回1*1 + 3*22 + 2*5之和。我正在考虑使用动态编程，并考虑返回列表L[i:j+1]的最大和的数组dp[i][j]。通过这种方式，我可以将递归视为：
dp[i][j] = max(dp<
浏览 0提问于2020-01-14得票数 0
我试着做了好几个小时的这个问题，但我不能凭直觉思考。在这方面有一定的心理障碍。经过多次尝试，对于存在解决方案的情况，我能够得到正确的递归解。因此，我有以下问题：
DP程序中的</em
浏览 0提问于2016-02-02得票数 1
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我们有n种邮票，每种邮票i都有一个特定的面额d(i)和大小s(i)。所有面额都是不同的，我们可以多次使用邮票面额。现在，我想设计一个算法，在给定的d(i)和s(i)的情况下，对邮票和邮资金额p，找到邮票的最小总大小，它的面额将加到正确的p上？
我知道这是一个动态规划问题，我也觉得它是要像背包问题一样解决的。但我非常困惑，因为在这里，邮票的最小总大小应该等于p。(为了编写dynammic的</
浏览 2提问于2014-03-28得票数 1
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在节目访谈中遇到了这个问题(16.3)。我遵循DP解，但他们也给出了这个解析解，但我没有。问题陈述：利用从(0，0)到( n-1，m-1)的每条路径都是m-1水平步长和n-1垂直步长的序列，必须有(n+m-2)选择(n-1) = (n+m-2)!/((n-1)!(m-1
浏览 1提问于2018-03-28得票数 0
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问题：丑陋的数字是唯一素数为2，3或5的数。序列1，2，3，4，5，6，8，9，10，12，15，…显示了前11个丑陋的数字。按照惯例，其中包括1。答案：上述链接中的动态规划方法1 Declare an array for ugly numbers: ugly[n] }
}/* end of fo
浏览 4提问于2017-12-31得票数 2
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这个类工作并且正在使用动态规划算法来解决这个问题。如果您认为代码中可能有更多的优化，也请告诉他们。class Knapsack{ vector< int > value, weight, answer, DP;
vector< bo
浏览 5提问于2014-10-25得票数 1
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使用以下移动类型到达第n层的方式总数:在一次移动中键入1您可以从i移动到i+1 floor -您可以使用this移动任意次数我知道如何通过遵循步骤1，步骤2，步骤3任意次数使用dp like dpi=dpi-1+dpi-2+dpi-3来到达第n谁来告诉我这里的方法。
浏览 0提问于2020-09-21得票数 1
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