动态规划法求连续邮资问题流程图

根据提供的引用内容，动态规划法求连续邮资问题的流程图如下所示：

开始 -> 初始化邮资数组和目标邮资值 -> 设置初始状态 -> 进入循环 -> 计算当前邮资值的最小邮资数 -> 更新最小邮资数和邮资数组 -> 判断是否达到目标邮资值 -> 结束循环 -> 输出最小邮资数 -> 结束

相关问题

动态规划法求最短路径问题c

最短路径问题是指在一个加权有向图中，找到从起点到终点的一条路径，使得路径上所有边的权值和最小。动态规划法是一种解决最短路径问题的方法。

动态规划法的基本思想是将问题分解成一系列子问题，通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。在最短路径问题中，我们可以定义一个状态表示当前路径的一部分，然后利用状态转移方程来递推求解最短路径。

具体来说，假设我们要求从起点s到终点t的最短路径，设d[i]表示从起点s到点i的最短路径长度。则状态转移方程为：

d[i] = min{d[j] + w(j, i)} (j为i的前驱节点)

其中，w(j, i)表示从点j到点i的边权值。这个方程的含义是，从起点s到点i的最短路径可以通过从起点s到点j的最短路径再加上从点j到点i的边来得到。

在实现动态规划法时，可以采用拓扑排序的方法来确定节点的顺序，然后按照拓扑排序的顺序逐个求解每个状态。具体来说，拓扑排序会将图中的所有节点按照一定的顺序排列，使得所有的边都从前面的节点指向后面的节点，然后按照这个顺序求解每个节点的状态，确保每个状态所依赖的子问题都已经求解过了。

最终，从起点s到终点t的最短路径长度就是d[t]。

动态规划解决石子合并问题的流程图

抱歉，根据提供的引用内容，没有提到动态规划解决石子合并问题的流程图。但是，我可以为您提供一个动态规划解决石子合并问题的步骤：

1. 定义状态：将问题抽象为一个二维dp，dp[i][j]表示合并第堆到第j堆石子所需的最小代价。

2. 初始化状态：于只有一堆石子的情况，dp[i][i] = 0，因为不需要合并。

3. 状态转移方程：对于dp[i][j]，可以考虑最后一次合并的位置k，即将第i堆到第j堆石子分为两部分，dp[i][j] = dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum(stones[i:j+1])，其中sum(stones[i:j+1])表示第i堆到第j堆石子的总质量。

4. 确定计算顺序：为了计算dp[i][j]，需要先计算dp[i][k]和dp[k+1][j]，因此可以选择从小到大的顺序计算dp[i][j]，即先计算小区间的最小代价，再计算大区间的最小代价。

5. 返回结果：最终的最小代价为dp[n]，其中n为石子的总堆数。

请注意，这只是一个动态规划解决石子合并问题的一般步骤，具体实现可能会有所不同。如果您需要更详细的流程图或代码实现，请提供更多的信息。