pta跳房子动态规划法

PTA跳房子问题是一道经典的动态规划问题，可以用动态规划算法求解。具体思路是，先将问题抽象为一个状态转移方程，然后通过填表法求解。

状态转移方程可以定义为：dp[i]表示跳到第i个房子所需的最小花费，那么dp[i]=min(dp[i-1]+abs(h[i]-h[i-1]), dp[i-2]+abs(h[i]-h[i-2]))，其中abs表示取绝对值。这个方程的含义是，要么从第i-1个房子跳过来，要么从第i-2个房子跳过来，取最小值即可。

然后就是填表法，从dp[1]开始计算，一直计算到dp[n]，最后得到的dp[n]就是跳到第n个房子所需的最小花费。具体实现可以使用一个数组来存储dp值，遍历数组计算即可。

相关问题

整数拆分pta动态规划

整数拆分是一个常见的动态规划问题，可以使用动态规划来解决。下面是一个使用动态规划求解整数拆分的示例代码：

def integer_break(n):
    dp = [0] * (n+1)
    dp[1] = 1

    for i in range(2, n+1):
        for j in range(1, i):
            dp[i] = max(dp[i], max(j*(i-j), j*dp[i-j]))

    return dp[n]

n = int(input("请输入一个正整数："))
result = integer_break(n)
print("整数拆分的最大乘积为：", result)

这段代码中，我们使用一个数组dp来保存每个正整数拆分后的最大乘积。首先将dp初始化为1，然后从2开始遍历到n，对于每个i，我们遍历从1到i-1的所有整数j，将整数i分成两部分，一部分是j，另一部分是i-j。我们计算出这两部分的乘积，并取其中的最大值，更新dp[i]。最后返回dp[n]即可得到整数n的拆分的最大乘积。

希望以上代码能够帮助到你！如果有任何问题，请随时问我。

01背包问题动态规划pta

01背包问题是一个经典的动态规划问题，其基本思路是将问题转化为一个二维的状态转移方程。具体来说，我们可以定义一个二维数组dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])

其中w[i]和v[i]分别表示第i个物品的重量和价值。