动态规划求租用游艇问题时间复杂度

租用游艇问题的动态规划算法的时间复杂度为O(NW)，其中N是船只数量，W是最大租用时间。具体来说，算法需要填充一个二维数组，每个数组元素需要计算一次，因此总计算次数为N*W。

虽然时间复杂度是多项式级别，但在实际情况中，租用游艇问题的数据规模通常比较小，因此算法的时间复杂度不是一个重要的考虑因素。如果数据规模非常大，我们可以考虑其他更高效的算法，如贪心算法或者启发式搜索算法。

相关问题

租用游艇问题动态规划

动态规划可以用来解决租用游艇的问题。假设有一系列不同类型的游艇可供选择，并且每艘游艇都有不同的租金和使用时间限制。我们的目标是找到一种组合方式，使得租用游艇的总租金最小化。

首先，我们可以将问题定义为一个最优化问题，其中状态是时间和剩余可用游艇数量。我们使用一个二维数组dp来存储最小租金的状态。

假设我们有n种不同类型的游艇，分别表示为1, 2, ..., n。对于每种游艇i，我们知道它的租金为cost[i]，使用时间限制为time[i]。

我们可以使用以下递推关系来计算dp数组中的值：

dp[j] = 0，对于所有的j（表示时间为0时，无论剩余可用游艇数量是多少，总租金都为0）
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-time[i]] + cost[i])，对于所有的i>0和j>0（表示在第i种游艇和时间j下的最小租金）

最终，我们可以通过计算dp[n][T]来得到问题的最优解，其中T表示总的使用时间限制。

这个动态规划算法的时间复杂度为O(nT)，其中n是游艇的数量，T是总的使用时间限制。

租用游艇问题动态规划c++实现

以下是租用游艇问题的动态规划C++实现：

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

const int N = 210;
int n;
int w[N][N], f[N];

int main()
{
    cin >> n;
    for (int i = 1; i < n; i ++ )
        for (int j = i + 1; j <= n; j ++ )
            cin >> w[i][j];

    memset(f, 0x3f, sizeof f);
    f[1] = 0;

    for (int i = 2; i <= n; i ++ )
        for (int j = 1; j < i; j ++ )
            f[i] = min(f[i], f[j] + w[j][i]);

    cout << f[n] << endl;

    return 0;
}