python 动态规划模板

动态规划是一种将问题分解成子问题并重复求解的算法。在使用动态规划时，我们通常会使用一个表格来记录子问题的解，以便在求解更大的问题时能够重复使用这些子问题的解。

下面是一个简单的动态规划模板：

def dp(n):
    # 初始化 dp 数组
    dp = [0] * (n + 1)

    # 处理 base case
    dp[0] = 1

    # 处理状态转移方程
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(i, n + 1):
            dp[j] += dp[j - i]

    # 返回最终结果
    return dp[n]

在这个模板中，我们首先初始化一个 dp 数组，然后处理 base case，接着使用一个或多个循环来计算状态转移方程，最后返回最终结果。

这个模板可以用来解决一些经典的动态规划问题，比如背包问题、最长上升子序列问题等等。当然，对于不同的问题，我们需要针对性地修改模板中的状态转移方程和循环逻辑。

相关问题

Python的动态规划模板

Python的动态规划模板如下：

def dp_function():
# 初始化状态
dp = [0] * n

# 状态转移方程
for i in range(1, n):
for j in range(i):
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + nums[i])

# 返回最终结果
return max(dp)

希望这个模板能够帮助你解决动态规划问题。

动态规划python代码模板

动态规划是一种常用的算法思想，可以用来解决一些具有重叠子问题性质的问题。下面是一个动态规划的Python代码模板：

def dynamic_programming_template(target, ways):
    dp = [0] * (target + 1)
    dp[0] = 1

    for i in range(1, target + 1):
        for j in range(len(ways)):
            if ways[j] <= i:
                dp[i] += dp[i - ways[j]]

    return dp[target]

这个模板中，`target`表示目标值，`ways`表示可选的方式列表。模板使用一个`dp`数组来保存中间结果，`dp[i]`表示达到目标值`i`的方法数。通过遍历`ways`列表，对于每个`i`，计算`dp[i]`的值。最后返回`dp[target]`即可得到结果。