石子合并问题动态规划打表

石子合并问题是一个经典的动态规划问题，它的状态转移方程为：dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum[i][j])，其中dp[i][j]表示将从i到j的石子合并成一个石子的最小代价，sum[i][j]表示从i到j石子的总和。为了方便查看，我可以为你提供一个简单的动态规划表格，如下所示：

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| | | 0 | 0 | 0 | 0 |
| | | | 0 | 0 | 0 |
| | | | | 0 | 0 |
| | | | | | 0 |

其中，dp[1][1]=0, dp[2][2]=0, dp[3][3]=0, dp[4][4]=0, dp[5][5]=0。其他的dp[i][j]需要根据状态转移方程计算。

相关问题

石子合并问题动态规划

石子合并问题是一个经典的动态规划问题。假设有n堆石子，每堆石子的数量为a1, a2, ..., an。每次可以选择相邻的两堆石子合并，并的代价为两堆石子的数量之和。目标是通过一系列合并操作，使得最终只剩下一堆石子，并且合并的总代价最小。

我们可以使用动态规划来解决这个问题。我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示合并第i堆到第j堆石子所需要的最小代价。初始时，所有的dp[i][i]都为0，因为一堆石子无需合并。

然后，我们可以通过填充dp数组的方式，自底向上地计算出最小代价。假设我们要计算dp[i][j]，我们可以枚举中间分割点k，将石子分成两部分：第i堆到第k堆和第k+1堆到第j堆。这样，我们可以得到两部分的最小代价，即dp[i][k]和dp[k+1][j]。然后，我们再加上将这两部分合并的代价，即a[i]+a[i+1]+...+a[j]。最后，我们选择使得总代价最小的分割点k，即可得到dp[i][j]的最小代价。

最终，我们可以得到dp[1][n]，即合并所有石子所需的最小代价。

这就是石子合并问题的动态规划解法。希望可以帮到你！如果有任何问题，请随时提问。

石子合并问题动态规划java

石子合并问题是一个经典的动态规划问题，其思路可以用Java语言实现。以下是一个简单的Java实现：

public static int stoneMerge(int[] stones) {
    int n = stones.length;
    int[][] dp = new int[n][n];
    int[] sum = new int[n + 1];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum[i + 1] = sum[i] + stones[i];
    }
    for (int len = 2; len <= n; len++) {
        for (int i = 0; i <= n - len; i++) {
            int j = i + len - 1;
            dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
            for (int k = i; k < j; k++) {
                dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + sum[j + 1] - sum[i]);
            }
        }
    }
    return dp[0][n - 1];
}

其中，`stones`是一个包含石子重量的数组，`n`为石子数量。

首先，我们用`sum`数组存储前缀和，方便后续计算区间和。接着，我们使用一个二维数组`dp`来记录合并石子的最小代价，其中`dp[i][j]`表示将`stones[i]`到`stones[j]`合并成一个石子堆的最小代价。

然后，我们使用一个循环来枚举合并的区间长度`len`，再使用另外两个循环来枚举区间的起始位置`i`和结束位置`j`。对于每一个区间，我们枚举区间内的一个分割点`k`，将区间分成左右两个子区间，然后使用左右两个子区间的最小代价和子区间的和计算出整个区间的最小代价。最后，我们将所有可能的分割点中的最小代价记录在`dp[i][j]`中。

最终，`dp[0][n-1]`即为将所有石子合并成一个石子堆的最小代价。