有没有更短的方法来求解m[i，j]的值，其中m[i，j] = m[i-1，j] + m[i，j-1] + 1？ - 腾讯云开发者社区

2022-05-19：给定一个数组arr，给定一个正数M，如果arr[i] + arr[j]可以被M整除，并且i j，那么(i,j)叫做一个M整除对。返回arr中M整除对的总数量。...空间复杂度：O(M)。代码用rust编写。代码如下： fn main() { let arr: Vec = vec!...[]; for _i in 0..m { cnts.push(0); } let mut ans: isize = 0; let mut i: isize...= n - 1; while i >= 0 { let cur = (arr[i as usize] % m + m) % m; ans += cnts[((m...- cur) % m) as usize]; cnts[cur as usize] += 1; i -= 1; } return ans; } 执行结果如下

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2022-05-19：给定一个数组arr，给定一个正数M，如果arr + arr可以被M整除，并且i ＜ j，那么(i,j)叫做一个M整除对。返

2022-05-19：给定一个数组arr，给定一个正数M，如果arri + arrj可以被M整除，并且i j，那么(i,j)叫做一个M整除对。返回arr中M整除对的总数量。来自微软。...空间复杂度：O(M)。代码用rust编写。代码如下： fn main() { let arr: Vec = vec!...[]; for _i in 0..m { cnts.push(0); } let mut ans: isize = 0; let mut i: isize...= n - 1; while i >= 0 { let cur = (arr[i as usize] % m + m) % m; ans += cnts[((m...- cur) % m) as usize]; cnts[cur as usize] += 1; i -= 1; } return ans; } 执行结果如下

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是的

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除了B站，还有A,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P站

下面我们来看看这些有趣的网站。 A站 AcFun弹幕视频网 “网址：https://www.acfun.cn/ 可以说是大陆第一家做弹幕视频的网站，也是中国二次元的发源地。拥有高质量的互动弹幕。...，总体来说和b站，A站等等类似，不过H站的分区做的还是不错的，简洁明了，让人一眼就能找到自己要去的分区。...I站爱弹幕 “网址：https://idanmu.im/ 全称“爱弹幕”，是一家弹幕视频分享网站，主要分享动漫资讯、番剧、漫画小说、游戏等资源。...J站叽哩叽哩 “网址：https://www.jiligame.com/ 感觉这个网站是搭在国外的服务器，打开速度很慢。同样这个网站也是做ACG内容分享。...M站猫耳FM “网址：https://www.missevan.com/ M站(猫耳FM)是第一家弹幕音图站，同时也是中国声优基地，在这里可以听电台、音乐、翻唱、小说和广播剧，用二次元声音连接三次元

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2021-10-26：给定一个数组arr，arr = j，表示第i号试题的难度为j。给定一个非负数M。想出一张卷子，对于

2021-10-26：给定一个数组arr，arr[i] = j，表示第i号试题的难度为j。给定一个非负数M。想出一张卷子，对于任何相邻的两道题目，前一题的难度不能超过后一题的难度+M。...for i := 1; i i++ { if arr[i-1] > arr[i]+m { return 0...) all := 1 for i := 1; i i++ { all = all * (num(arr, i-1, arr[i]-m) + 1)...[]int, r int, t int) int { i := 0 j := r m := 0 a := r + 1 for i j {...m = (i + j) / 2 if arr[m] >= t { a = m j = m - 1 } else {

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （205）-- 算法导论15.4 1题

上述代码只返回了其中一个可能的LCS。讯飞星火，代码正常运行：在Go语言中，我们可以使用动态规划的方法来求解两个序列的最长公共子序列。...L，其中L[i][j]表示X的前i个元素和Y的前j个元素的最长公共子序列的长度。...然后，我们遍历X和Y，根据X[i-1]和Y[j-1]是否相等来更新L[i][j]。最后，L[m][n]就是X和Y的最长公共子序列的长度。运行这段代码，我们可以得到X和Y的最长公共子序列的长度为4。...} // dp[m][n] 包含了X[0..n-1] 和 Y[0..m-1]的LCS的长度 return dp[m][n] } // 辅助函数，用于返回两个整数中的最大值 func max...我们使用一个二维数组 dp 来存储子问题的解，其中 dp[i][j] 表示序列 x 的前 i 个元素和序列 y 的前 j 个元素的最长公共子序列的长度。

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什么是a站、b站、c站、d站、e站、f站、g站、h站、i站、j站、k站、l站、m站、n站…z站？

这些以字母打头的站子，有的是国内第一批二次元发源地，有国际上口耳相传的御宅基地，也有换了好几次域名最后杳无踪迹的尝试者，也有冉冉升起以新易旧的后来者居上。...站子们花样甚多，混迹在其中的我们或许少有交际，但喜欢二次元的你们都应该知道，在老前辈们的努力下，二次元发展至今，已经总有一款适合你了~ ?...I站 I站全称“爱弹幕”，也是一家弹幕视频分享网站，主要分享动漫资讯、番剧、漫画小说、游戏等资源。 J站 J站一般是指“绝对领域”网站，是一家包含了漫展、动漫图片等二次元衍生资源的网站。...此外，还有一个叫“叽哩叽哩（jiligame）”的网站有时也被称为J站，主要做ACG内容分享。 K站 K站通常指代“konachan”，也是一家二次元图片网站。 ?...M站 M站没有什么争议，通常指“猫耳FM”，是国内最大的弹幕音图站，各种广播剧，有声漫画，有声小说，电台节目都可以在里面找到。 ?

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动态规划及LeetCode题解分析

也就是说，dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]. 这里有没有特殊情况呢？...那么在通式dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]的基础上，对于网格(i,j)：如果(i-1,j)中有障碍物，那么dp[i][j]=dp[i][j-1]；同理，如果(i,j-1)...（1）明确数组含义 dp[i][j]——走到网格(i,j)时的最短路径值（包括该网格的路径值）。...（2）寻找递推关系题目限制条件是“每次只能向下或者向右移动一步”，那么(i,j)只能从(i-1,j)和(i,j-1)移动到达，而要求最短路径，就是在比较dp[i-1][j]和dp[i][j-1]的值大小...那么在通式dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]的基础上，对于网格(i,j)：如果(i-1,j)中有障碍物，那么dp[i][j]=dp[i][j-1]；同理，如果(i,j-1)

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HDU 1024 Max Sum Plus Plus【动态规划求最大M子段和详解】

仔细想想，我们可以知道： dp[i][j]=max(dp[i][j-1]+num[j],dp(i-1,t)+num[j]) 其中i-1j-1. ....优化算法： (1)节省时间由基本思路，我们可以知道，dp[i][j]=max(dp[i][j-1]+num[j],dp(i-1,t)+num[j])，其中i-1j-1.我们只要找到...dp[i][j-1] 和dp[i-1][t]的最大值加上num[j]即为dp[i][j].所以，定义一个数组pre_max[n]，用pre_max[j-1]来表示求解dp[i][j]时dp[i-1]...，因此，我们现在用整型数tmp来代替dp[m][n]，用来临时存储dp[i][j]的值，作为求解pre_max[n]的中介。 ...转移方程是dp[i][j]=max{f[i][j-1]+a[j]，f[i-1][k]+a[j],(i-1j)} (ijm+i) 其中j的上下界的确定比较麻烦。

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P2066 机器分配

(1≤I≤N,1≤J≤M,0≤K≤J),用Value[I][J]表示第I个公司分配 J台机器的盈利, 则F[I][J]可以由下面的式子中取最大值获得： F[I-1][0]+Value[I][J] //前...I-1公司分配0台机器最大盈利+第I个公司分配J台的机器的盈利 F[I-1][1]+Value[I][J-1] //前I-1公司分配1台机器最大盈利+第I个公司分配J-1台的机器的盈利 F[I-1][2...]+Value[I][J-2] //前I-1公司分配2台机器最大盈利+第I个公司分配J-2台的机器的盈利 F[I-1][J-1]+Value[I][1] //前I-1公司J-1分配台机器最大盈利+第I个公司分配...1台的机器的盈利 F[I-1][J]+Value[I][0] //前I-1公司分配J台机器最大盈利+第I个公司分配0台的机器的盈利　　在这里用机器数用做每个阶段的状态，由于Value[I][J]的值为定值...状态转移方程为：F[I][J]=MAX{F[I-1][K]+Value[I][J-K]} (1≤I≤N,1≤J≤M,0≤K≤J) 　　初始值：F[0][0]=0，F[n][m]的值即为所求最大盈利值。

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JS算法之动态规划

j)是f(i-1,j)和f(i,j-1)的「最大值」那么状态转移方程为当s1[i]==s2[j], f(i,j) = f(i-1,j-1)+1 当s1[i]!...dp的行数和列数分别是m+1和n+1 「f(i,j)的值保存在dp[i+1][j+1]中」 ---- 优化空间效率，只保存表格的两行 f(i,j)的值依赖于表格中「左上角」f(i-1,j-1)的值、...❞ 需要根据路径的特点找出到达坐标(i,j)之前的位置，通常是「左上角」f(i-1,j-1)的值、「正上方」f(i-1,j)的值「同一行左边」f(i,j-1)的值中的一个或多个。...i-1,j)和f(i,j-1)的值，因此只需要保存标号分别为i-1和i的两行就可以。...中保存的是f(i,j-1) 在「计算f(i,j)之前」，按照「从左到右」的顺序f(i,j-1)的值已经计算出来并保存在dp[j-1]中用f(i-1,j)和f(i,j-1)的值计算出f(i,j)之后将结果保存到

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （199）-- 算法导论15.2 1题

对于矩阵规模序列a[i]和a[j]，其乘法代价可以通过以下公式计算： cost[i][j] = a[i-1] * a[j] + a[i] * a[j-1] 3.计算最优分割点我们可以通过递归计算每个子问题的最优解...i][j] = matrix[i-1]*matrix[j] + matrix[i]*matrix[j-1] } } for l := 2; l 的公式为：m[i][j] = min( m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j] // 其中 i j )其中 p[i-1] 表示矩阵序列中第...i 个矩阵的行数（同时也是第 i-1 个矩阵的列数），p[j] 表示矩阵序列中第 j 个矩阵的列数。...j := i + l - 1 m[i][j] = math.MaxInt32 // 初始化为最大值 for k := i; k j-1; k++ {

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8.动态规划（1）——字符串的编辑距离

i > 0, j = 0 10 * | min(d[i,j-1]+1, d[i-1,j]+1, d[i-1,j-1]) s1(i) = s2(j) 11 *...| min(d[i,j-1]+1, d[i-1,j]+1, d[i-1,j-1]+1) s1(i) ≠ s2(j) 12 * 定义二维数组[4][4]： 13 * d e f...0 : 1; //根据公式，如果s1[i] = s2[j]，则d[i,j]=d[i-1,j-1]，如果s1[i] ≠ s2[j]，则其中一个公式为d[i,j]=d[i-1,j-1]+1 84...solutionMatrix[i][j] = min(solutionMatrix[i][j-1] + 1, solutionMatrix[i-1][j] + 1, solutionMatrix[i-1...| min(d[i,j-1]+1, d[i-1,j]+1, d[i-1,j-1]) s1(i) = s2(j) 9 | min(d[i,j-1]+1, d[i-1,j]

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LeetCode笔记：Biweekly Contest 46 比赛记录

，然后进行统计考察，但是遇到了困难，最后还是直接给出了最暴力的枚举法进行解答的，后续看看有没有更好的解题思路吧…… 2....if i-1 >= 0 and res[i-1][j] == -1: res[i-1][j] = res[i][j] + 1 q.append...((i-1, j)) if i+1 i+1][j] == -1: res[i+1][j] = res[i][j] + 1...q.append((i+1, j)) if j-1 >= 0 and res[i][j-1] == -1: res...[i][j-1] = res[i][j] + 1 q.append((i, j-1)) if j+1 m and res[i][j+1] ==

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每日算法系列【LeetCode 115】不同的子序列

然后两层循环遍历两个的字符串的结尾，跟上面 dfs 方法一样，如果 s[i] 和 t[j] 不相等，那么 dp[i][j] = dp[i-1][j] ；否则的话再加上一个 dp[i-1][j-1] 就行了...因为 j 需要用到 (i-1, j-1) 时刻的状态值，如果你从小到大遍历，那么 (i, j-1) 的方案数就会把 (i-1, j-1) 的方案数覆盖掉，之后你获取到的就不是 i-1 时刻的方案数了。...dp[i][j]; int res = dfs(i-1, j, s, t, dp); if (s[i] == t[j]) res += dfs(i-1, j-1, s,...if (s[i] == t[j]) { dp[i][j] += dp[i-1][j-1]; } }...j]: dp[i][j] += dp[i-1][j-1] return dp[n-1][m-1] 动态规划+空间优化（python） class

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掌握套路，你也会用动态规划

我们假设dp[i]存的是到第i个元素时，数组的最长子序列，则对应的状态转移方程为 dp[i] = max{1, dp[j] + 1 | j i 且 arr[j] i]} 其中1为只有自己一个元素...dp[i][j]为从最底部到第i行第j列的最小路径和，value[i][j]为第i行第j列的值，状态转移方程为 dp[i][j] = max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + triangle...charAt(i) == s2.charAr(j)) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; else dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],...[j]表示到达第i行第j列的路径数，所以状态转移方程为 dp[i][j] = dp[i][j-1] + dp[i-1][j] class Solution { public static int...grid[i][j] = 1; else grid[i][j] = grid[i][j-1] + grid[i-1][j];

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九十四、动态规划系列之路径问题

对于动态规划的方法，也非常容易理解，定义一个二维数组dp，来存储每一个格子的最短路径数之和，设 dp 为大小 m \times n 矩阵，其中 dp[i][j] 的值代表直到走到 (i,j) 的最小路径和...[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]。...range(1, n): dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] return dp[-1][-1]...如果采用贪心的算法，会由于顾及当前的利益，而放弃长远的利益。因此贪心的思路直接否决。在此题的动态规划中，状态转移方程仍是：dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]。...[i][j]+=min(triangle[i-1][j-1],triangle[i-1][j]) return min(triangle[-1]) #返回最后一层最小的一个 - END

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Section DP

只要得到了dp[l][r]，那么就可以得到dp[i-1][j+1] dp[i-1][j+1]=dp[i][j]+(s[i-1]==s[j+1]？...所以怎么用二维dp实现包含m和n，我们可以用dp[i][j]表示在第1~i个字符里插入j个乘号的最大值。...状态转移方程 dp[i][j]表示在第1~i个字符里插入j个乘号的最大值；用num[i][j]表示第i~j个字符表示的数字； dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[k][j-1]*num...所以怎么用二维dp实现包含m和n，我们可以用dp[i][j]表示在第1~i个字符里插入j个乘号的最大值。...状态转移方程 dp[i][j]表示在第1~i个字符里插入j个乘号的最大值；用num[i][j]表示第i~j个字符表示的数字； dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[k][j-1]*num

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【DP】64. Minimum Path Sum

解题思路：很明显使用动态规划求解。创建 dp[m][n]，其中 dp[i][j] 表示位置 (i, j) 的最小累加和。最后 dp[-1][-1] 就是答案。...转移方程也很简单： dp[i][j] = grid[i][j] + min(dp[i][j-1], dp[i-1][j]) 注意：编程时，需要初始化第一行和第一列。...后一个数由前面的数累加得到的，即：左上角元素：dp[0][0] = grid[0][0] 第一列初始化：dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0] 第一行初始化：dp[0...for j in range(1, n): dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j] for i in range(1, m):...for j in range(1, n): dp[i][j] = grid[i][j] + min(dp[i][j-1], dp[i-1][j]) return

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【动态规划】【路径问题】不同路径和礼物的最大价值

dp[i-1][j] + dp[i][j-1] 初始化根据状态转移方程，需要知道左边和上面的值才能确定要求的值。...j] = dp[i-1][j] +dp[i][j-1]; } } return dp[m][n]; } 2....][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] 即使前一步有障碍物也无妨，因为有障碍物的地方 dp=0 初始化里面的值，要保证后面的填表是正确的只要红星格子是正确的，那后面推的时候都是正确的...-1][j] + g[i][j] 从 [i, j-1] 走过来==> dp[i][j-1] + g[i][j] dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + g[i]...Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]) + frame[i-1][j-1]; return dp[m][n]; } 求本格价值的时候记得横纵坐标得 -1，返回到原来的位置

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （206）-- 算法导论15.4 3题

if str1[i-1] == str2[j-1] { memo[i][j] = memo[i-1][j-1] + 1 } else {...如果 str1 的第 i 个字符和 str2 的第 j 个字符相同，则最长公共子序列的长度加一，即 memo[i][j] = memo[i-1][j-1] + 1。...如果不同，则最长公共子序列的长度是去掉 str1 的第 i 个字符后的最长公共子序列和去掉 str2 的第 j 个字符后的最长公共子序列中的较大值，即 memo[i][j] = max(memo[i-1...[j] = 0 } else if X[i-1] == Y[j-1] { c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1...j] = 0 return 0 } // 如果str1[i-1] == str2[j-1]，那么当前字符是LCS的一部分 if str1[i-1] == str2

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2022-05-19：给定一个数组arr，给定一个正数M，如果arr + arr可以被M整除，并且i j，那么(i,j)叫做一个M整除对。

2022-05-19：给定一个数组arr，给定一个正数M，如果arr + arr可以被M整除，并且i ＜ j，那么(i,j)叫做一个M整除对。返

除了B站，还有A,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P站

2021-10-26：给定一个数组arr，arr = j，表示第i号试题的难度为j。给定一个非负数M。想出一张卷子，对于

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （205）-- 算法导论15.4 1题

什么是a站、b站、c站、d站、e站、f站、g站、h站、i站、j站、k站、l站、m站、n站…z站？

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每日算法系列【LeetCode 115】不同的子序列

掌握套路，你也会用动态规划

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Section DP

【DP】64. Minimum Path Sum

【动态规划】【路径问题】不同路径和礼物的最大价值

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （206）-- 算法导论15.4 3题

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