要求是遞迴，動態規劃，想了想這種方法也是最簡單的~
所謂動態規劃：把多階段過程轉化為一系列單階段問題，利用各階段之間的關係，逐個求解。動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每乙個解都對應於乙個值，我們希望找到具有最優值的解。動態規劃演算法與分治法類似，其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解。與分治法不同的是，適合於用動態規劃求解的問題，經分解得到子問題往往不是互相獨立的。若用分治法來解這類問題，則分解得到的子問題數目太多，有些子問題被重複計算了很多次。如果我們能夠儲存已解決的子問題的答案，而在需要時再找出已求得的答案，這樣就可以避免大量的重複計算，節省時間。我們可以用乙個表來記錄所有已解的子問題的答案。不管該子問題以後是否被用到，只要它被計算過，就將其結果填入表中。這就是動態規劃法的基本思路。（摘自百科）（時間複雜度為乙個多項式的複雜度）
揹包問題(knapsack problem)是一種組合優化的np完全問題。問題可以描述為：給定一組物品，每種物品都有自己的重量和**，在限定的總重量內，我們如何選擇，才能使得物品的總**最高。問題的名稱**於如何選擇最合適的物品放置於給定揹包中。
題目如截圖：
解題思路：
n代表面值
n為1，直接看是否可以整除；
n>1，看在沒有第n個面值的時候多少，然後看有1個、2個....j/n個面值為n的時候需要幾枚硬幣，取最小值
將這些直接存在陣列中，然後去陣列裡的最小值
**：
1 #include"header_file.h"2
using
namespace
std;34
int coin_num(vector t,int i,intj)5
12else
1316}17
else
1829
return
min;30}
31}3233 vector all_num(vector t,int
j)34
4344
int find_min(vectorv)
4552
return
v[min];53}
5455
int main(void)56
6869
intj;
70 cout<
input j:";
71 cin>>j;
7273 vectorv;
74 v=all_num(t,j);
75int
min;
76 min=find_min(v);
77 cout<
min:
"78 }
乙個CDN問題 處理動態請求
當 的負載達到一定負荷，需要擴容的時候，cdn正在成為 的非常熱門的選擇。但是對於動態內容佔絕大多數的 cdn是否還可以如期發揮作用呢？我們都知道，cdn可以把 的程式部署到不同的節點伺服器上，並且就近響應使用者的請求，這樣可以緩解 的負荷，有時候還可以防止攻擊。但是，一般的動態 資料庫感覺很難同步...
乙個簡單的動態規劃問題 小偷案例
前言 一 案例描述 二 問題分析 三 示例 總結動態規劃是一種演算法技巧，先舉乙個例子 如何讓乙個四歲的小孩理解動態規劃的思路？國外友人有這樣乙個例子 列出乙個1 1 1 1 1 1 1 1 的式子，讓小孩回答，小孩思索數秒後會告訴你答案是8。隨後在前面再多寫乙個 1，再提問答案是多少，小孩會瞬間告...
乙個簡單的動態規劃題
一直感覺 動態 規劃和排列好難的 乙個簡單的題目。開司，乙個整日遊手好閒 無所事事 混跡人生 軟弱無能 放縱慾望 毫無進取 嗯，實在是太多了，就不一一枚舉了。總之，他就是完美的符合了我們日常中對人渣這一詞的認識。不過他有這唯一，也是無敵般的特長，就是逆境求生 不論是什麼樣的逆境，他都可以翻盤。這不是...