java動態規劃

『壹』 java動態規劃 計算數n由k個數相加而成的情況數

publicclassMyClass{
publicstaticvoidmain(String[]args){
System.out.println(">>>resultcount:"+method(6,3));
}
publicstaticintmethod(intn,intk){
List<List<Integer>>list=newArrayList<>();
for(inti=0;i<k;i++){
if(i==0){
for(intj=1;j<n;j++){
List<Integer>li=newArrayList<>();
li.add(j);
list.add(li);
}
continue;
}
List<List<Integer>>listNew=newArrayList<>();
for(List<Integer>integers:list){
for(intj=integers.get(integers.size()-1);j<n;j++){
List<Integer>li=newArrayList<>();
li.addAll(integers);
li.add(j);
listNew.add(li);
if(i+1==k){
intres=0;
for(Integerinteger:li){
res+=integer;
}
if(res!=n){
listNew.remove(li);
}
}
}
}
list.clear();
list.addAll(listNew);
}
for(List<Integer>integers:list){
for(Integerinteger:integers){
System.out.print(integer+"	");
}
System.out.println();
}
returnlist.size();
}
}

『貳』 java動態規劃01背包編程實現，出錯怎麼辦

數組下標越界.
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『叄』 java動態規劃 袋鼠跳磚 求最短步數

1、簡單寫了一下，有問題歡迎回復溝通

『肆』 java的動態規劃法和貪心演算法求解

分太少了。。

『伍』 希音java面試有演算法嗎

有。常見的如下：
一是字元串，如果IDE沒有代碼自動補全功能，所以你應該記住下面的這些方法。
二是鏈表，在Java中，鏈表的實現非常簡單，每個節點Node都有一個值val和指向下個節點的鏈接next。鏈表兩個著名的應用是棧Stack和隊列Queue。
三是樹，這里的樹通常是指二叉樹，每個節點都包含一個左孩子節點和右孩子節點。
四是排序，五是遞歸vs.迭代。
六是動態規劃，動態規劃是解決下面這些性質類問題的技術：一個問題可以通過更小子問題的解決方法來解決（即問題的最優解包含了其子問題的最優解，也就是最優子結構性質）。
有些子問題的解可能需要計算多次（也就是子問題重疊性質）。子問題的解存儲在一張表格里，這樣每個子問題只用計算一次。需要額外的空間以節省時間。爬台階問題完全符合上面的四條性質，因此可以用動態規劃法來解決。

『陸』 JAVA動態規劃，最長遞增子序列的代碼太難理解，求大神幫我講解一下！

第一層的 if 邏輯表示 如果新的一個數A[i]對於 B[]中的數來說是遞增的，則len加1，這是記錄遞增數列長度的主要邏輯。else中的邏輯保證B[]中的數列是最新的遞增數列。
舉個例子，如果A數組為[1,2,3,4,5, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4]
當i=4時 len=4 B=[x,1,2,3,4,x] 循環結束後 len=5 B=[x,1,2,3,4,5] 第一層判斷走if
當i=5時 len=5 B=[x,1,2,3,4,5] 循環結束後 len=5 B=[x,1,2,3,3.1,5] 第一層判斷走else
當i=6時 len=5 B=[x,1,2,3,3.1,5] 循環結束後 len=5 B=[x,1,2,3,3.1,3.2] 第一層判斷走else
當i=7時 len=5 B=[x,1,2,3,3.1,3.2] 循環結束後 len=6 B=[x,1,2,3,3.1,3.2,3.3] 第一層判斷走else
...
其中第一層的else中做的工作就是把B從[x,1,2,3,4,5] 一步步變成 [x,1,2,3,3.1,3.2],最終B[]的最後一個元素變成3.2, 在下一次A[i]=3.3的時候，就又會走第一次if的邏輯（len加1）了。

『柒』 常用的演算法在java里邊怎麼做，例

（一） 問題描述
給定由n個整數（可能為負整數）組成的序列a1，a2，a3，···，an，求該序列的子段和的最大值。當所有整數均為負整數是定義其最大子段和為0，一次定義，所求的最優質值為：max{0、max子段和}。

（二） 演算法描述
動態規劃法的基本思想：
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。
演算法設計：
#include "stdafx.h"
int MaxSum(int a[],int n,int &Start,int&End){
intsum=0;
int*b,t;
b=newint[n+1];
b[0]=0;
for(inti=1;i<=n;i++){
if(b[i-1]>0){
b[i]=b[i-1]+a[i];
}
else {
b[i]=a[i];t=i;
}
if(b[i]>sum){
sum=b[i];
Start=t;
End=i;
}
}
delete[]b;
returnsum;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
inta[7]={0,-2,11,-4,13,-5,-2},sum,Start,End,i;
sum=MaxSum(a,6,Start,End);
for(i=Start;i<=End;i++){
printf("%d ",a[i]);
}
printf("\n%d\n",sum);
getchar();
getchar();
return0;

『捌』 怎麼設計用動態規劃演算法和java實現最小

import java.util.Arrays;

public class Test {

public static void getCha(int [] a,int []b){
int min =Integer.MAX_VALUE;
int sss=0;
int kkk = 0;
int c = 0;
int d = 0;
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
for (int j = 0; j < b.length; j++) {
int temp = Math.abs(a[i]-b[j]);
if(temp<min){
min = temp;
sss = a[i];
kkk = b[j];
c=i;
d=j;
}
}

}
System.out.println("最大差距："+min+"數組A["+c+"]"+sss+"數組B["+d+"]"+kkk);

}
public static void main(String[] args) {
int []a = new int[8];
int []b = new int[12];
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
a[i] = (int)( Math.random()*100);
}
System.out.println(Arrays.toString(a));;
for (int i = 0; i < b.length; i++) {
b[i] = (int) (Math.random()*100);
}
System.out.println(Arrays.toString(b));
getCha(a,b);
}

}

『玖』 雲南北大青鳥java培訓告訴你數據結構與演算法知識

對於大多數的程序員來說，在學習數據分析等技術的時候需要先了解關於數據結構以及演算法等知識點，下面我們就給大家簡單介紹一下什麼是數據結構?什麼是演算法?

大部分數據結構和演算法教材，在開篇都會給這兩個概念下一個明確的定義。但是，這些定義都很抽象，對理解這兩個概念並沒有實質性的幫助，反倒會讓你陷入死摳定義的誤區。畢竟，我們現在學習，並不是為了考試，所以，概念背得再牢，不會用也就沒什麼用。

雖然我們說沒必要深挖嚴格的定義，但是這並不等於不需要理解概念。下面我就從廣義和狹義兩個層面，來幫你理解數據結構與演算法這兩個概念。

從廣義上講，數據結構就是指一組數據的存儲結構。演算法就是操作數據的一組方法。

圖書館儲藏書籍你肯定見過吧?為了方便查找，圖書管理員一般會將書籍分門別類進行「存儲」。按照一定規律編號，就是書籍這種「數據」的存儲結構。

那我們如何來查找一本書呢?有很多種辦法，你當然可以一本一本地找，也可以先根據書籍類別的編號，是人文，還是科學、計算機，來定位書架，然後再依次查找。籠統地說，這些查找方法都是演算法。

從狹義上講，也就是我們專欄要講的，是指某些著名的數據結構和演算法，比如隊列、棧、堆、二分查找、動態規劃等。這些都是前人智慧的結晶，我們可以直接拿來用。我們要講的這些數據結構和演算法，都是前人從很多實際操作場景中抽象出來的，經過非常多的求證和檢驗，可以高效地幫助我們解決很多實際的開發問題。

那數據結構和演算法有什麼關系呢?為什麼大部分書都把這兩個東西放到一塊兒來講呢?

這是因為，數據結構和演算法是相輔相成的。數據結構是為演算法服務的，演算法要作用在特定的數據結構之上。因此，我們無法孤立數據結構來講演算法，也無法孤立演算法來講數據結構。

比如，因為數組具有隨機訪問的特點，常用的二分查找演算法需要用數組來存儲數據。但如果IT培訓http://www.kmbdqn.cn/選擇鏈表這種數據結構，二分查找演算法就無法工作了，因為鏈表並不支持隨機訪問。

數據結構是靜態的，它只是組織數據的一種方式。如果不在它的基礎上操作、構建演算法，孤立存在的數據結構就是沒用的。