なぜｄｐ「やるだけ」なのか ～動的計画法について考える その１～ - kuuso1のブログ
これは、Competitive Programming Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 競技プログラミング（以下，競プロ）においてよく出題される動的計画法（Dynamic programming，通称dp）について，「dpやるだけ」という表現を稀に見かけます．競プロを始めた人のうち，多くの人が（少なくとも自分にとっては）最初の壁のうちの一つと言ってもいいdpというジャンルがなぜ「やるだけ」などというパワーワードを伴ってしまうのか．今回はそういうところから，ふわっと動的計画法について考えてみようと思います．どちらかといえばテクニック的な内容というよりは自分がdpの問題に触れるときに意識しているようなことを書いているだけなので，参考になったりならなかったりすると思いますがご容赦のほど． 動的計画法とは 動的計画法 wikipedia によると「対象となる問題を複
実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第三回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
アルゴリズムイントロダクション15章 動的計画法
日本情報オリンピック (JOI) の主催する、 JOI 2021 夏季セミナーでの講義資料です。 拙著『問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造』 の 5.6 節に相当する内容を掘り下げた講義です。 「区間分割の仕方を最適化する動的計画法」を題材として、さまざまな問題に対して汎用的な見方をする数理工学の考え方を紹介しました。
最長共通部分列問題 (Longest Common Subsequence) - naoyaのはてなダイアリー
部分列 (Subsequence) は系列のいくつかの要素を取り出してできた系列のことです。二つの系列の共通の部分列を共通部分列 (Common Subsecuence)と言います。共通部分列のうち、もっとも長いものを最長共通部分列 (Longest Common Subsequence, LCS) と言います。 X = <A, B, C, B, D, A, B> Y = <B, D, C, A, B, A> という二つの系列から得られる LCS は <B, C, B, A> で、その長さは 4 です。長さ 2 の<B, D> の長さ 3 の <A, B, A> なども共通部分列ですが、最長ではないのでこれらは LCS ではありません。また、LCS は最長であれば位置はどこでも良いので、この場合 <B, D, A, B> も LCS です。 LCS は動的計画法 (Dynamic Prog
動的計画法が苦手な人が、動的計画法が超苦手な人へアドバイスしてみる - じじいのプログラミング
この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2013（http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83）の8日目の記事です。 動的計画法(Dynamic Programming, DP)についての記事です。 12/9 前編にサンプルプログラム（http://ideone.com/2B7f4v）を追加しました 12/11 前編の図２つを差し替えました。 はじめに まずは、本やネットの資料で、動的計画法についてのすばらしい解説はいろいろありますので、まずはそれらを参考に。 プログラミングコンテストでの動的計画法 http://www.slideshare.net/iwiwi/ss-3578511 最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メ
プログラミングコンテストでの動的計画法
KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。
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