当前位置: 首页 > news >正文

Day33 动态规划part02

62.不同路径

本题大家掌握动态规划的方法就可以。 数论方法 有点非主流,很难想到。

代码随想录

视频讲解:动态规划中如何初始化很重要!| LeetCode:62.不同路径_哔哩哔哩_bilibili

class Solution {public int uniquePaths(int m, int n) {int dp[][] = new int[m][n];//初始化for(int i = 0; i < n ; i++){dp[0][i] = 1;}for(int j = 0; j < m ; j++){dp[j][0] = 1;}for(int i = 1; i < m ; i++){for(int j = 1; j < n; j++){dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];}}return dp[m-1][n-1];       }
}

1.确定dp[i][j]的含义:表示从(0 ,0)出发,到(i, j)有dp[i][j]条路径。

2.递归公式:dp[i][j]只能从左边即dp[ i-1 ] [ j ] ,或者从上边dp[ i ][ j-1 ]推出,而dp[ i-1 ] [ j ]表示到达(i-1 , j)的路径数。所以可以得到 dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];

3.初始化:由dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]知道,我们需要对dp[ 0 ] [ j ]和dp[ i ][ 0 ]进行初始化

相关文章:

Day33 动态规划part02

62.不同路径 本题大家掌握动态规划的方法就可以。 数论方法 有点非主流,很难想到。 代码随想录 视频讲解:动态规划中如何初始化很重要!| LeetCode:62.不同路径_哔哩哔哩_bilibili class Solution {public int uniquePaths(int m, int n) {int dp[][] = new int[m][n];//初…...

渗透测试之Web基础之Linux病毒编写——泷羽sec

声明&#xff1a; 学习视频来自B站UP主泷羽sec,如涉及侵权马上删除文章。本文只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负 泷羽sec的个人空间-泷羽sec个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)https://space.bilibili.com/350329294 导读&#xff1a; 时刻…...

jmeter基础07_组件的层级

课程大纲 1. 优先级/执行顺序&#xff08;一般情况&#xff09; 同级组件&#xff1a;按组件先后顺序执行。如&#xff1a;同一层的线程组、同一层的http请求。 上下级组件&#xff1a;先执行外层&#xff08;上级&#xff09;&#xff0c;再执行内层&#xff08;下级&#xff…...

Nginx反向代理和负载均衡配置

一、疑问 在苍穹外卖里&#xff0c;浏览器发送的请求&#xff0c;比如登录&#xff0c;其url为http://localhost/api/employee/login&#xff0c; 而后端的路径是http://localhost:8080/admin/employee/login 两者不一致&#xff0c;数据是如何准确传输的呢&#xff1f; 二、…...

【379】基于springboot的防疫物资管理信息系统

摘 要 传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多&#xff0c;其次数据出错率比较高&#xff0c;而且对错误的数据进行更改也比较困难&#xff0c;最后&#xff0c;检索数据费事费力。因此&#xff0c;在计算机上安装防疫物资管理信息系统软件来发挥其高效地信息处理的作用&am…...

Linux 各个目录作用

刚毕业的时候学习Linux基础知识&#xff0c;发现了一份特别好的文档快乐的 Linux 命令行&#xff0c;翻译者是happypeter&#xff0c;作者当年也在慕课录制了react等前端相关的视频&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;十分推荐 关于Linux的目录&#xff0c;多数博客已有详细介绍…...

【Linux】文件操作的艺术——从基础到精通

&#x1f3ac; 个人主页&#xff1a;谁在夜里看海. &#x1f4d6; 个人专栏&#xff1a;《C系列》《Linux系列》《算法系列》 ⛰️ 道阻且长&#xff0c;行则将至 目录 &#x1f4da;前言&#xff1a;一切皆文件 &#x1f4da;一、C语言的文件接口 &#x1f4d6;1.文件打…...

java中的运算符

大家好&#xff0c;今天来看看java中运算符的一些知识点&#xff0c;理解好运算符是我们在写代码的一大重点&#xff0c;那么我们就来看看吧。 运算符:对操作数进行操作时的符号.,不同运算筹操作的含义不同. 一、算术算片. 1、基本四则运算符:加减乘除模(一*/%) 注意:都是二元…...

全面解析 C++ STL 中的 set 和 map

C 标准模板库&#xff08;STL&#xff09;中的关联式容器以其强大的功能和高效性成为开发者解决复杂数据组织问题的重要工具。其中&#xff0c;set 和 map 是最常用的两类关联容器。本篇博客将从基本特性、底层实现、用法详解、高级案例以及性能优化等多个角度&#xff0c;详细…...

css:怎么设置div背景图的透明度为0.6不影响内部元素

目录 1.前言 2.解决思路 3.具体实例 4.另外一种实例 5.总结 1.前言 div背景图为project-bg.png&#xff0c;设置div透明度为0.6&#xff1b;div内的名称、数值受透明度影响颜色显示不正常&#xff1b;怎么设置背景图的透明度为0.6不影响内部元素&#xff1b; 2.解决思路 …...

Kubernetes ConfigMaps

文章目录 简介创建ConfigMaps通过命令行使用字面值创建 ConfigMap。从文件创建ConfigMaps从多个文件创建 ConfigMap从目录创建 ConfigMap使用 YAML 创建 ConfigMap 使用ConfigMaps使用 ConfigMaps作为环境变量使用 ConfigMap 作为卷挂载使用 ConfigMap 中的特定的key ConfigMap…...

前端热门面试题目[一](HTML、CSS、Javascript、Node、Vue、React)

如何设计一个前端页面&#xff0c;实现PC端访问展示Web应用&#xff0c;移动端访问展示H5应用&#xff1f; 为了实现这一功能&#xff0c;通常需要使用响应式设计或者服务器端检测用户设备并返回相应的页面。以下是一些实现方法&#xff1a; 响应式设计&#xff1a;通过CSS媒…...

Swift 宏(Macro)入门趣谈(五)

概述 苹果在去年 WWDC 23 中就为 Swift 语言新增了“其利断金”的重要小伙伴 Swift 宏&#xff08;Swift Macro&#xff09;。为此&#xff0c;苹果特地用 2 段视频&#xff08;入门和进阶&#xff09;颇为隆重的介绍了它。 那么到底 Swift 宏是什么&#xff1f;有什么用&…...

ES6 Set、Map、WeakSet、WeakMap 四者辨析与实战应用详解

在 ES6 中,Set 和 Map 是两种非常重要的新增数据结构,它们都具有独特的特性和用途,能够帮助开发者更高效地处理和管理数据。除此之外,WeakSet 和 WeakMap 作为这两种数据结构的变种,也具有一些特殊的功能。下面我会从 Set 数据结构、Map 数据结构、WeakSet 和 WeakMap 对比…...

【数据结构】哈希表实现

前言 在本篇博客中&#xff0c;作者将会带领你使用C语言来实现一个哈希表。 一.什么是哈希表 在实现哈希表之前&#xff0c;我们先来学习一下什么是哈希表。 在传统的数据结构中&#xff0c;例如数组&#xff0c;链表和二叉平衡树等数据结构&#xff0c;这些数据结构的元素关键…...

Verilog的线与类型与实例化模块

1、线与类型 在Verilog中&#xff0c;线与&#xff08;wire-AND&#xff09;类型通常用于描述多个信号进行逻辑与&#xff08;AND&#xff09;操作的电路行为。虽然Verilog本身没有直接定义一种名为“线与”的数据类型&#xff0c;但可以通过使用wire类型结合特定的逻辑操作来…...

芯片测试-RF中的S参数,return loss, VSWR,反射系数,插入损耗,隔离度等

RF中的S参数&#xff0c;return loss, VSWR&#xff0c;反射系数&#xff0c;插入损耗&#xff0c;隔离度 &#x1f4a2;S参数&#x1f4a2;&#x1f4a2;S11与return loss&#xff0c;VSWR&#xff0c;反射系数&#x1f4a2;&#x1f4a2;S21&#xff0c;插入损耗和增益&#…...

强化学习的几个主要方法(策略梯度、PPO、REINFORCE实现等)(上)

本笔记有大量参考蘑菇书EasyRL https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/ 包括其配图和部分文本。 1. 基本概念 1.1 基本流程 强化学习是一种学习框架&#xff0c;其中智能体&#xff08;Agent&#xff09; 通过与 环境&#xff08;Environment&#xff09; 的交互&#…...

Git远程仓库操作

文章目录 远程仓库连接Gitee克隆代码 多人协同问题说明 &#x1f3e1;作者主页&#xff1a;点击&#xff01; &#x1f916;Git专栏&#xff1a;点击&#xff01; ⏰️创作时间&#xff1a;2024年12月1日13点10分 远程仓库 Git 是分布式版本控制系统&#xff0c;同一个 Git …...

GAGAvatar: Generalizable and Animatable Gaussian Head Avatar 学习笔记

1 Overall GAGAvatar&#xff08;Generalizable and Animatable Gaussian Avatar&#xff09;&#xff0c;一种面向单张图片驱动的可动画化头部头像重建的方法&#xff0c;解决了现有方法在渲染效率和泛化能力上的局限。 旋转参数 现有方法的局限性&#xff1a; 基于NeRF的方…...

synchronized 学习

学习源&#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV1aJ411V763?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_source32e1c41a9370911ab06d12fbc36c4ebc 1.应用场景 不超卖&#xff0c;也要考虑性能问题&#xff08;场景&#xff09; 2.常见面试问题&#xff1a; sync出…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

iPhone密码忘记了办?iPhoneUnlocker,iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版​分享

平时用 iPhone 的时候&#xff0c;难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵&#xff0c;或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住&#xff0c;这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...

抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者

抖音增长新引擎&#xff1a;品融电商&#xff0c;一站式全案代运营领跑者 在抖音这个日活超7亿的流量汪洋中&#xff0c;品牌如何破浪前行&#xff1f;自建团队成本高、效果难控&#xff1b;碎片化运营又难成合力——这正是许多企业面临的增长困局。品融电商以「抖音全案代运营…...

Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理

引言 Bitmap&#xff08;位图&#xff09;是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P&#xff08;1920x1080&#xff09;的图片以ARGB_8888格式加载时&#xff0c;内存占用高达8MB&#xff08;192010804字节&#xff09;。据统计&#xff0c;超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...

Redis数据倾斜问题解决

Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中&#xff0c;部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点&#xff0c;导致这些节点负载过高&#xff0c;影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

通过 Ansible 在 Windows 2022 上安装 IIS Web 服务器

拓扑结构 这是一个用于通过 Ansible 部署 IIS Web 服务器的实验室拓扑。 前提条件&#xff1a; 在被管理的节点上安装WinRm 准备一张自签名的证书 开放防火墙入站tcp 5985 5986端口 准备自签名证书 PS C:\Users\azureuser> $cert New-SelfSignedCertificate -DnsName &…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...