#include <cstdio>
#define print printf
#define a "%d",
int int_input()
{
int num = 0;
scanf("%d", &num);
return num;
}
int main()
{
print(a int_input() * int_input())
;return 0;
}
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孩子,是对的
我只是整个活
那好,当我没说
原神现游
嘻
A* B 问题可以通过动态规划(DP)来解决。下面是一个使用动态规划的示例代码:
#include <iostream>
#include <……r>
#include <algorithm>
using namespace std;
int dp(string A, string B) {
int m = A.length();
int n = B.length();
// 创建一个二维DP数组
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1, 0));
// 初始化第一行和第一列
for (int i = 0; i <= m; i++) {
dp[i][0] = i;
}
for (int j = 0; j <= n; j++) {
dp[0][j] = j;
}
// 填充DP数组
for (int i = 1; i <= m; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (A[i - 1] == B[j - 1]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
} ……(核心代码
{
dp[i][j] = 1 + min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[m][n];
}
int main() {
string A, B;
cin >> A >> B;
cout << dp(A, B) << endl;
return 0;
}
6
(
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实际上,A+B问题(即将两个整数A和B相加得到它们的和)是一个极其基础且直接的数学问题,它并不需要通过动态规划(DP)来解决。动态规划主要用于解决那些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题,如最长公共子序列、背包问题等。
然而,如果强行要将A+B问题“包装”成一个可以用DP解决的问题,我们可以从一个非常不自然和不必要的角度来考虑。下面我将给出一个非常牵强的示例,仅供娱乐和学习如何“扭曲”问题:
假设场景
假设我们有一个非常特殊的加法器,它每次只能处理一个数字(A或B的某一位),并且由于某种限制,我们不能直接执行加法操作,而需要通过一系列“状态转移”来模拟加法过程。为了模拟这个过程,我们可以定义一个DP数组,但请注意,这完全是人为构造的复杂场景。
DP模型(非常不自然)
- 定义状态:
设dp[i][j]
表示A的第i位和B的第j位相加(不考虑进位)后的结果。但这里我们简化问题,因为A和B的位数可能不同,我们假设它们被补零到相同的长度。 - 状态转移:
由于加法是逐位进行的,并且可能产生进位,我们实际上不需要一个二维DP数组来存储中间结果,但为了符合DP的形式,我们可以这样设定(尽管这样做并不实际):
- 如果我们假设没有进位,
dp[i][j] = (A的第i位 + B的第j位) % 10
。 - 进位信息需要额外处理,但在这个简化的“DP”模型中,我们不考虑它。
- 初始化:
- 对于A和B的最高位(或任何位),我们直接使用它们的值进行初始化(但在这个场景下,我们其实不初始化DP数组,而是直接进行计算)。
- 目标:
- 实际上,我们不需要DP数组来达到目标,因为我们可以直接计算A+B。但在这个“DP”模型中,我们的“目标”是遍历所有位(虽然在实际中并不需要遍历),并“模拟”出A+B的结果。
结论
这个示例展示了如何将一个非常简单的A+B问题强行转化为一个DP问题,但请注意,这在实际应用中是完全不必要的,也是不符合DP设计初衷的。DP应该用于解决那些自然具有重叠子问题和最优子结构的问题。
对于A+B问题,直接使用基本的加法运算即可,无需任何复杂的算法或数据结构。
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实际上,我决定举报。你们在干嘛?
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怎么又有人在刷老帖
metoo
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