动态规划 -背包问题-详解
问题
注:大佬对此类问题的解法:动态规划背包问题总结
给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ,和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。
题目数据保证答案符合 32 位整数范围。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3], target = 4
输出:7
解释:
所有可能的组合为:
(1, 1, 1, 1)
(1, 1, 2)
(1, 2, 1)
(1, 3)
(2, 1, 1)
(2, 2)
(3, 1)
请注意,顺序不同的序列被视作不同的组合。
示例 2:
输入:nums = [9], target = 3
输出:0
提示:
1 <= nums.length <= 200
1 <= nums[i] <= 1000
nums 中的所有元素 互不相同
1 <= target <= 1000
程序
#include <stdio.h>// 定义一个函数来计算总和为目标整数的元素组合的个数
int combinationSum4(int* nums, int numsSize, int target) {// 创建一个动态规划数组 dp,长度为 target + 1int dp[target + 1];// 初始化 dp 数组,将所有元素初始化为0for (int i = 0; i <= target; i++) {dp[i] = 0;}// 初始状态:总和为0时,只有一种组合方式,即什么都不选dp[0] = 1;// 开始填充 dp 数组for (int i = 1; i <= target; i++) {for (int j = 0; j < numsSize; j++) {// 如果当前的目标总和减去数组元素可达if (i - nums[j] >= 0) {// 则将 dp[i] 增加 dp[i - nums[j]],表示加上当前元素后的组合数dp[i] += dp[i - nums[j]];}}}// 返回 dp 数组中最终目标总和的组合数return dp[target];
}int main() {int nums[] = {1, 2, 3};int target = 4;int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);// 调用 combinationSum4 函数,计算组合数int result = combinationSum4(nums, numsSize, target);// 打印结果printf("输出:%d\n", result);return 0;
}
解释
在动态规划中,dp[i - nums[j]] 表示以目标值 i 减去数组中的某个元素 nums[j] 后的状态。这通常用于动态规划问题中,特别是在处理组合问题时,来记录前一步的状态。
在上述程序中,dp[i] 表示总和为 i 的组合数。当计算 dp[i] 时,我们遍历数组 nums 中的元素,对于每个元素 nums[j],我们考虑将其加入总和为 i 的组合中。为了计算 dp[i],我们需要考虑两种情况:
- 如果 i 大于等于 nums[j],那么我们可以将 nums[j] 加入到总和为 i 的组合中。此时,我们需要考虑的是将 nums[j] 加入后,剩余的总和为 i - nums[j] 的组合数,这就是 dp[i - nums[j]]。
- 如果 i 小于 nums[j],则 nums[j] 不能被加入到总和为 i 的组合中,因为它会导致总和超过
i。因此,在这种情况下,dp[i - nums[j]] 为0。
所以,dp[i - nums[j]] 表示以目标值 i 减去数组中的某个元素 nums[j] 后的状态,即剩余的部分。通过考虑所有可能的 nums[j],我们可以累加所有这些情况,以计算总和为 i 的组合数 dp[i]。这就是动态规划的思想:将较大问题分解成较小问题,并使用较小问题的解来构建较大问题的解。
假设数组 nums 为 [1, 2, 3],目标值 target 为 4。
初始时,dp 数组如下:
dp[0] = 1
dp[1] = 0
dp[2] = 0
dp[3] = 0
dp[4] = 0
开始计算 dp[1]:
- i 等于 1,nums[j] 等于 1,因此 i >= nums[j]。
- 我们考虑将 1 加入到总和为 1 的组合中,剩余的总和是 1 - 1 = 0。
- 此时,dp[0] 为1,因为只有一种组合方式,即什么都不选。
- 所以,dp[1] = dp[1 - 1] = dp[0] = 1。
继续计算 dp[2] 和 dp[3]: - dp[2] 的计算和 dp[1] 类似,因为我们可以将 2 加入到总和为 2 的组合中,dp[2] = dp[2 - 2] = dp[0] = 1。
- dp[3] 的计算也类似,因为我们可以将 3 加入到总和为 3 的组合中,dp[3] = dp[3 - 3] = dp[0] = 1。
最后,计算 dp[4]: - 对于 dp[4],我们可以考虑将 1 加入到总和为 4 的组合中,这就是 dp[4 - 1] = dp[3] = 1。
- 我们还可以考虑将 2 加入到总和为 4 的组合中,这就是 dp[4 - 2] = dp[2] = 1。
- 同样,我们可以考虑将 3 加入到总和为 4 的组合中,这就是 dp[4 - 3] = dp[1] = 1。
- 然后,将这些情况的组合数累加起来,即 dp[4] = 1 + 1 + 1 = 3。
最终,dp[4] 的值为 3,表示总和为 4 的组合数为 3 种,即 [1, 1, 1, 1]、[1, 1, 2] 和 [2, 2]。
相关文章:
动态规划 -背包问题-详解
问题 注:大佬对此类问题的解法:动态规划背包问题总结 给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ,和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。 题目数据保证答案符合 32 位整数范围。 示例 1ÿ…...

Bootstrap-- 媒体特性
最大、最小宽度例子: 横屏与竖屏例子: 宽度比与像素比例子:...
c# 用非递归的写法实现递归
最近写代码碰到了一个bug,就是递归次数太多爆堆栈了,然后就写了一个递归工具来解决这个问题。 using System; using System.Collections.Generic;/// <summary> /// 递归工具 /// </summary> public static class RecursionTool {//递归方式…...

nginx之location的优先级和nginx的重定向
一、nginx之location的优先级和匹配方式(重点) (一)nginx的正则表达式 nginx的正则表达式 符号 含义 ^ 字符串的起始位置(以什么开头) $ 字符串的结束位置(以什么结尾) * 匹…...

【计算机网络】——前言计算机网络发展的历程概述
主页点击直达:个人主页 我的小仓库:代码仓库 C语言偷着笑:C语言专栏 数据结构挨打小记:初阶数据结构专栏 Linux被操作记:Linux专栏 LeetCode刷题掉发记:LeetCode刷题 算法:算法专栏 C头…...
eventfd
1. #include <sys/eventfd.h> int eventfd(unsigned int initval, int flags); //创建eventfd 参数含义: initval:创建eventfd时它所对应的64位计数器的初始值; flags:eventfd文件描述符的标志,可由三种选项组…...
BES耳机空间音频技术实现
BES耳机空间音频技术实现 是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)?加我微信hezkz17, 本群提供音频技术答疑服务 音响和耳机在空间音频技术上实现方式是不同的 虚拟现实可谓是空间音频技术最具代表性的应 用领域。虽然虚拟现实的起源可以追溯到1 9 6 8年, …...

day27--AJAX(bootstrap之modal,toast;接口文档的一些用法;AJAX原理)
目录 Bootstrap之Modal: 显示和隐藏方法 通过自定义属性: 使用JS来控制弹框: Bootstrap之Toast: 接口文档一些用法: 删除图书: 图片上传: 图片上传步骤: 修改头像…...
【ArcGIS Pro二次开发】(70):杂七杂八的记录
本文用于记录一些使用频率较高但归类繁杂,非系统性的一些代码。 主要方便自己使用和查阅,随时更新。 1、从GDB数据库中打开【FeatureDataset\FeatureClass\Table】 using Geodatabase gdb new Geodatabase(new FileGeodatabaseConnectionPath(new Uri…...

竞赛选题 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python
文章目录 0 前言1 机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别 2 深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别Metric Larning 3 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 该项目…...

【工具】SSH端口转发管理器,专门管理SSH Port Forwarding
转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 开源代码看这里:http://xfxuezhang.cn/index.php/archives/1151/ 背景介绍 有时候需要用到ssh的端口转发功能。目前来说,要么是cmd里手敲指令,但每次敲也太麻烦了;或…...

opencv-phase 函数
计算梯度强度和方向 梯度的方向与边缘的方向总是垂直的。图像中的边缘可以指向各个方向,通常会取水平(左、右)、垂直(上、下)、对角线(左上、右上、左下、右下)等八个不同的方向计算梯度。 角度…...

44.ES
一、ES。 (1)es概念。 (1.1)什么是es。 (1.2)es的发展。 es是基于lucene写的。 (1.3)总结。 es是基于lucene写的。 (2)倒排索引。 (3…...

分权分域有啥内容?
目前的系统有什么问题? 现在我们的系统越来越庞大,可是每一个人进来的查看到的内容完全一样,没有办法灵活的根据不同用户展示不同的数据 例如我们有一个系统,期望不同权限的用户可以看到不同类型的页面,同一个页面不…...

6.Docker搭建RabbitMQ
1、端口开放 如果在云服务上部署需在安全组开通一下端口:15672、5672、25672、61613、1883。 15672(UI页面通信口)、5672(client端通信口)、25672(server间内部通信口)、61613(stomp 消息传输)、1883(MQTT消息队列遥测传输)。 2、安装镜像 docker pull rabbitmq 3、…...

用 docker 创建 jmeter 容器, 实现性能测试,该如何下手?
用 docker 创建 jmeter 容器, 实现性能测试 我们都知道,jmeter可以做接口测试,也可以用于性能测试,现在企业中性能测试也大多使用jmeter。docker是最近这些年流行起来的容器部署工具,可以创建一个容器,然后把项目放到…...

4年软件测试,突破不了20K,太卷了。。。
先说一个插曲:上个月我有同学在深圳被裁员了,和我一样都是软件测试,不过他是平安外包,所以整个组都撤了,他工资和我差不多都是14K。 现在IT互联网已经比较寒冬,特别是软件测试,裁员先裁测试&am…...

机器人控制算法——两轮差速驱动运动模型
1.Introduction 本文主要介绍针对于两轮差速模型的逆运动学数学推导。因为在机器人控制领域,决策规划控制层给执行器输出的控制指令v(车辆前进速度)和w(角速度),因此,我们比较关心,当底层两个驱动电机接收到此信息,如何…...
Queue简介
概念: 队列(Queue)是一种常见的线性数据结构,在Java中用于存储和操作元素序列。它基于先进先出(First-In-First-Out, FIFO)原则,即最早入队的元素首先出队。只能在队尾添加元素,在队…...

被面试官问到分布式ID,别再傻乎乎只会答雪花算法了...
文章目录 1. 分布式ID2. 数据库主键自增3. 数据库号段模式4. Redis自增5. UUID6. Snowflake (雪花算法)7. Leaf (美团分布式ID生成系统)7.1 Leaf-segment 号段方案7.1.2 双buffer优化 7.2 Leaf-snowflake方案7.3 Leaf-snowflake Demo 1. 分布式ID 在分布式系统中,通…...

Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案
Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库,特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...
在rocky linux 9.5上在线安装 docker
前面是指南,后面是日志 sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y docker version sudo systemctl start docker sudo systemctl status docker …...
java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制
文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...
Go 语言接口详解
Go 语言接口详解 核心概念 接口定义 在 Go 语言中,接口是一种抽象类型,它定义了一组方法的集合: // 定义接口 type Shape interface {Area() float64Perimeter() float64 } 接口实现 Go 接口的实现是隐式的: // 矩形结构体…...
使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装
以下是基于 vant-ui(适配 Vue2 版本 )实现截图中照片上传预览、删除功能,并封装成可复用组件的完整代码,包含样式和逻辑实现,可直接在 Vue2 项目中使用: 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

无人机侦测与反制技术的进展与应用
国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机(无人驾驶飞行器,UAV)技术的快速发展,其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统,无人机的“黑飞”&…...
Python常用模块:time、os、shutil与flask初探
一、Flask初探 & PyCharm终端配置 目的: 快速搭建小型Web服务器以提供数据。 工具: 第三方Web框架 Flask (需 pip install flask 安装)。 安装 Flask: 建议: 使用 PyCharm 内置的 Terminal (模拟命令行) 进行安装,避免频繁切换。 PyCharm Terminal 配置建议: 打开 Py…...
拟合问题处理
在机器学习中,核心任务通常围绕模型训练和性能提升展开,但你提到的 “优化训练数据解决过拟合” 和 “提升泛化性能解决欠拟合” 需要结合更准确的概念进行梳理。以下是对机器学习核心任务的系统复习和修正: 一、机器学习的核心任务框架 机…...
深度解析:etcd 在 Milvus 向量数据库中的关键作用
目录 🚀 深度解析:etcd 在 Milvus 向量数据库中的关键作用 💡 什么是 etcd? 🧠 Milvus 架构简介 📦 etcd 在 Milvus 中的核心作用 🔧 实际工作流程示意 ⚠️ 如果 etcd 出现问题会怎样&am…...

VSCode 使用CMake 构建 Qt 5 窗口程序
首先,目录结构如下图: 运行效果: cmake -B build cmake --build build 运行: windeployqt.exe F:\testQt5\build\Debug\app.exe main.cpp #include "mainwindow.h"#include <QAppli...