【算法深度探索】动态规划之旅(1)：挑战OJ题海，解锁15道经典难题，让你成为DP大师！

本篇博客旨在帮助大家学习和了解DP算法，并熟练的掌握DP算法的原理和一些套路，以题解的形式给出，题目出自力扣平台，后面的数字代表难度分。

2024年第十七届 认证杯 网络挑战赛 (C题）| 云中的海盐 | 辐射传输方程 Stefan-Boltzmann分析 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

具体来说，随着海盐气溶胶喷洒量的增加，全球地表温度降温幅度会逐渐增加，但是随着喷洒位置的变化，全球地表温度降温幅度的分布也会发生变化。通过建立这样的数学模型，我们可以定量地估算全球地表温度降温幅度的分布随时间的变化，从而为解决全球变暖问题提供重要的参考。其次，我们需要考虑海水喷洒后，海面上的反射率会发生变化，从而影响海面接收到的日光辐射量。最后，我们需要考虑海水喷洒后，海面上的反射率会发生变化，从而影响海面接收到的日光辐射量。首先，我们需要考虑海水喷洒的位置和喷洒量对海面接收到的日光辐射量的影响。

动态规划-----背包类问题（0-1背包与完全背包）详解

背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学，计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。也可以将背包问题描述为决定性问题，即在总重量不超过W的前提下，总价值是否能达到V？它是在1978年由Merkle和Hellman提出的。

数学建模Matlab之数据预处理方法

判断缺失值和异常值并修复，顺便光滑噪音，渡边笔记clc,clear;close all;% 模拟缺失值% 模拟异常值%subplot在一个图窗中创建多个子图，然后使用plot函数将原始数据可视化title('原始数据');%% 判断数据中是否存在缺失值，并使用最省力法则% 假设testdata是一个n行m列的矩阵，每一列代表一个特征% 设置阈值，80%的总样本量% 遍历每一个特征% 计算每一列（特征）中非缺失值的数量% 如果非缺失值的数量少于阈值，则删除该列（特征）

2024 Mathorcup高校数学建模挑战赛（B题）| 甲骨文识别 | 建模秘籍&文章代码思路大全

铛铛！小秘籍来咯！小秘籍团队独辟蹊径，以CNN卷积神经网络，计算机视觉等强大工具，构建了解决复杂问题的独特方案。深度学习, 混沌模型的妙用，为降低非法野生动物贸易提供新视角。通过综合分析，描绘出概率、成功与关键因素之间的精妙关系，为客户量身打造创新解决方案。小秘籍团队，始终引领着建模问题求解的风潮。 抓紧小秘籍，我们出发吧~抓紧小秘籍，我们出发吧~完整内容可以在文章末尾领取！第一个问题是对于附件1（Pre_test文件夹）给定的三张甲骨文原始拓片图片，如何进行图像预处理，提取图像特征，建立甲骨文图

2024年第十四届 Mathorcup (B题）| 甲骨文智能识别 | 深度学习 计算机视觉 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。让我们来看看Mathorcup (B题）！CS团队倾注了大量时间和心血，深入挖掘解决方案。通过深度学习 计算机视觉等算法，设计了明晰的项目，团队努力体现在每个步骤，确保方案既创新又可行，为大家提供了全面而深入的洞见噢～第一个问题是：对于附件1（Pre_test文件夹）给定的三张甲骨文原始拓片图片，如何进行图像预处理，提取图像特征，建立甲骨

【动态规划 状态机dp 性能优化】3098. 求出所有子序列的能量和

给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个 正 整数 k 。一个子序列的 能量 定义为子序列中 任意 两个元素的差值绝对值的 最小值 。请你返回 nums 中长度 等于 k 的 所有 子序列的 能量和 。

2024 Mathorcup高校数学建模挑战赛（C题）| 物流网络货量预测 | 建模秘籍&文章代码思路大全

铛铛！小秘籍来咯！小秘籍团队独辟蹊径，以ARIMA时序预测，目标规划等强大工具，构建了解决复杂问题的独特方案。比例分配，负载均衡的妙用，为降低非法野生动物贸易提供新视角。通过综合分析，描绘出概率、成功与关键因素之间的精妙关系，为客户量身打造创新解决方案。小秘籍团队，始终引领着建模问题求解的风潮。 抓紧小秘籍，我们出发吧~抓紧小秘籍，我们出发吧~完整内容可以在文章末尾领取！第一个问题是建立货量预测模型，对57个分拣中心未来30天每天及每小时的货量进行预测。假设每个分拣中心的货量预测值为Pi,dP_

动态规划专题——背包问题

详解四种背包：01背包、完全背包、多重背包、分组背包。

【算法（四·三）：动态规划思想——最长公共子序列问题】

本文介绍了利用动态规划思想解决最长公共子序列问题，分析了该问题的核心思想，并介绍了算法步骤流程。

【单源最短路 图论】882. 细分图中的可到达节点

给你一个无向图（原始图），图中有 n 个节点，编号从 0 到 n - 1 。你决定将图中的每条边 细分 为一条节点链，每条边之间的新节点数各不相同。图用由边组成的二维数组 edges 表示，其中 edges[i] = [ui, vi, cnti] 表示原始图中节点 ui 和 vi 之间存在一条边，cnti 是将边 细分 后的新节点总数。注意，cnti == 0 表示边不可细分。要 细分 边 [ui, vi] ，需要将其替换为 (cnti + 1) 条新边，和 cnti 个新节点。新节点为 x1, x2,

JAVA蓝桥杯备考---6.动态规划(一)

动态规划简称 DP，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。简单来说，动态规划其实就是，给定一个问题，我们把它拆成一个个子问题，直到子问题可以直接解决然后呢，把子问题答案保存起来，以减少重复计算。再根据子问题答案反推，得出原问题解的一种方法。动态规划最核心的思想，就在于拆分子问题，记住过往，减少重复计算。动态规划的几个步骤1.即划分子问题2.状态表示。一般用数组dp[i]表示当前状态。

【算法统治世界】动态规划 个人笔记总结

动态规划可以被视为一种有限状态自动机，其中每个状态代表了问题的一个子集，状态之间的转移代表了子问题之间的关联。在有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG）中，每个节点代表一个状态，而边则代表了状态之间的转移关系。通过这种方式，动态规划将问题转化为在一个DAG上寻找最优路径的问题。

【算法每日一练]-图论 篇16 （树的重心 树的直径）树的直径 ，会议 ，医院设置

树的直径，树的重心

【GeoDa实用技巧100例】022：geoda生成空间权重矩阵（邻接矩阵、距离矩阵）

空间权重矩阵(或相应的表格形式)一般需要用计算机软件生成。在GeoDa中，无法直接生成空间权重矩阵，只能生成它的表格形式，即邻接关系的gal文档和距离关系的gat文档，两者都可以用Notepad++打开（推荐使用）。下面我们用萨克拉门托(sacramentot)人口调查资料为例，说明用GeoDa生成“车式”邻接、“后式”邻接和k最近邻居空间权重矩阵的gal(或gwt)文档。

【算法优选】 动态规划之路径问题——贰

动态规划相关题目都可以参考以下五个步骤进行解答：状态表⽰状态转移⽅程初始化填表顺序返回值后面题的解答思路也将按照这五个步骤进行讲解。

算法设计与分析—动态规划例题

求FIB数列第n项的值。

[七]【开源】基于PyQt的图像算法开发软件——手动图像配准[通过可交互的四个点构建仿射矩阵]

基于特征点的手动配准功能，支持实时查看配准后的结果，支持两幅图像的伸缩操作，支持图像裁剪操作，可以自由移动四个点或者点与点之间的边， 支持对四个点进行旋转伸缩操作

算法-图论

DFS、BFS