区间 DP是指在一段区间上进行的一系列动态规划。 对于区间 DP 这一类问题，我们需要计算区间 [1,n] 的答案，通常用一个二维数组 dp 表示，其中 dp[x][y] 表示区间 [x,y]。 有些题目，dp[l][r] 由 dp[l][r−1] 与 dp[l+1][r] 推得；也有些题目 ...

动态规划算法（Dynamic Programming，简称 DP）似乎是一种很高深莫测的算法，你会在一些面试或算法书籍的高级技巧部分看到相关内容，什么状态转移方程，重叠子问题，最优子结构等高大上的词汇也可能让你望而却步。 而且，当你去看用动态规划解决某个问题的代码时，你会觉得这样解决问题 ...

动态规划 1 概念 动态规划算法是通过拆分问题，定义问题的状态与状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。在学习动态规划之前需要明确掌握几个重要概念。 阶段：对于一个完整的问题过程，适当的切分为若干个相互联系的子问题，每次在求解一个子问题，则对应一个阶段，整个问题的求解 ...

Max Sum Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Su ...

一、简单基础dp 这类dp主要是一些状态比较容易表示，转移方程比较好想，问题比较基本常见的。主要包括递推、背包、LIS（最长递增序列），LCS（最长公共子序列），下面针对这几种类型，推荐一下比较好的 ...

1、设计状态变量 对于状态变量的设计可以采取一维状态变量dp[i]和二维状态变量dp[i][0],dp[i][1]。 一维状态变量需要考虑后效性问题。二维状态变量相对于一维状态变量通过增加维度来消除后效性。 例如：一维状态变量dp[i]:区间 [0，i] 里接受预约请求的最大时长。 而二维 ...

一、概述 1.设计思想 动态规划法将待求解问题分解成若干个相互重叠的子问题，每个子问题对应决策过程的一个阶段，通过组合子问题而解决整个问题的解。 2.基本要素 （1）最优子结构 最优性原理体现为问题的最优子结构特性。当一个问题的最优解中包含了子问题的最优解时，则称该问题具有最优子结构特性 ...

准确来说，动态规划是一种思想，而不是一种算法。算导里将它归结为——高级程序设计技巧。 在线性结构上进行状态转移DP，统称线性DP。 线性DP最常见的有： 子集和问题，LIS问题，LCS问题。 拓展之后有：子段和问题，杂类问题。 1. 子集和问题和硬币计数问题 子集和问题 ...