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std::vector<std::vector<int>> dp(m + 1, std::vector<int>(n + 1, 0));

时间: 2025-06-26 19:08:56 浏览: 19
### C++ 中二维 `vector` 的初始化 在 C++ 中，可以利用 STL 提供的 `std::vector` 来实现动态规划所需的二维数组。以下是关于如何初始化一个用于动态规划的二维 `vector` 的详细说明。 #### 使用默认构造函数创建二维向量 可以通过指定外部和内部向量的大小以及初始值来完成二维 `vector` 的初始化。例如： ```cpp #include <iostream> #include <vector> int main() { // 创建一个 3 行 4 列的二维 vector，默认值为 0 std::vector<std::vector<int>> dp(3, std::vector<int>(4, 0)); // 输出验证 for (const auto& row : dp) { for (const auto& elem : row) { std::cout << elem << " "; } std::cout << "\n"; } return 0; } ``` 上述代码片段展示了如何通过传递两个参数给外层 `vector` 构造函数的方式初始化二维 `vector`[^1]。第一个参数定义了外层数组的大小（即行数），第二个参数是一个已经初始化好的内层 `vector` 实例，其大小由该实例决定，并且所有元素都被设置成相同的初始值。 #### 动态调整大小并赋初值 如果需要更复杂或者非零的初始状态，则可以在构建时直接提供这些信息: ```cpp // 创建一个 m 行 n 列的二维 vector 并填充特定数值 k size_t m = 5, n = 6, k = -1; std::vector<std::vector<int>> matrix(m, std::vector<int>(n, k)); ``` 这里我们设定了矩阵维度分别为 `m=5`, `n=6` 和初始值 `-1`. 这种形式允许开发者更加自由地控制容器的内容及其布局[^2]. #### 获取行列数目 一旦建立了这样的结构体之后，就可以很容易地访问它的尺寸属性以便进一步操作它们的数据成员。比如要得到当前对象有多少条记录（也就是多少行）可以用 `.size()` 方法；而对于每一项子集来说也是同样的逻辑适用——调用各自的 `.size()` 函数即可得知对应列的数量[^3]: ```cpp int rowCount = matrix.size(); if(rowCount > 0){ int colCount = matrix[0].size(); } else{ int colCount = 0; } ``` 以上就是有关于怎样去建立适合做动态规划用途下的多维存储空间的一些基本概念和技术要点总结。
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std::vector<int> dp(n + 1); dp[0] = 0; dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; ++i) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return dp[n]; } 在这个例子中，dp[i]表示斐波那契数列的第i项，我们通过...

C:\Program Files\CodeBlocks\bei\main.cpp|20|error: no match for 'operator[]' (operand types are 'std::vector<std::vector<int> >' and 'std::vector<int>')|

std::vector<std::vector<int>> dp(n + 1, std::vector<int>(bag + 1, 0)); 这样，你就创建了一个大小为 (n + 1) x (bag + 1) 的二维向量，并将所有元素初始化为0。 然后，在代码中访问 dp 的元素时，请...

优化代码#include<bits/stdc++.h> using ll=long long; const int maxn=1e3+1e2; const int inf=1e3; int step[maxn]; void init(){ std::queue<int>q; step[0]=1; q.push(1); while(!q.empty()){ int y=q.front();q.pop(); for(int x=1;x<=y;x++){ int ny=y+(y/x); if(step[ny]||ny>inf){ continue; } step[ny]=step[y]+1; q.push(ny); } } } void solve() { int n,k;std::cin>>n>>k; std::vector<int>b(n),c(n); for(auto&i:b)std::cin>>i; for(auto&i:c)std::cin>>i; std::vector<int> dp(maxn*maxn); for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=k;j>=step[b[i]];j--){ dp[j]=std::max(dp[j],dp[j-step[b[i]]]+c[i]); } } std::cout<<dp[k]<<'\n'; } int main() { init(); std::cin.tie(nullptr)->sync_with_stdio(false); int t;std::cin>>t; while(t--)solve(); return 0; }

对于每个物品 i，从 k 到 step[b[i]] 的范围内，依次更新 dp[j] 的值，使其等于 dp[j-step[b[i]]]+c[i] 和 dp[j] 之间的较大值。最终，dp[k] 的值即为所求的最大价值。 需要注意的是，在代码实现中...

改写成python语言#include<bits/stdc++.h> using ll=long long; const int maxn=1e3+1e2; const int inf=1e3; int step[maxn]; void init(){ std::queue<int>q; step[0]=1; q.push(1); while(!q.empty()){ int y=q.front();q.pop(); for(int x=1;x<=y;x++){ int ny=y+(y/x); if(step[ny]||ny>inf){ continue; } step[ny]=step[y]+1; q.push(ny); } } } void solve() { int n,k;std::cin>>n>>k; std::vector<int>b(n),c(n); for(auto&i:b)std::cin>>i; for(auto&i:c)std::cin>>i; std::vector<int> dp(maxn*maxn); for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=k;j>=step[b[i]];j--){ dp[j]=std::max(dp[j],dp[j-step[b[i]]]+c[i]); } } std::cout<<dp[k]<<'\n'; } int main() { init(); std::cin.tie(nullptr)->sync_with_stdio(false); int t;std::cin>>t; while(t--)solve(); return 0; }

n, k = map(int, input().split()) b = list(map(int, input().split())) c = list(map(int, input().split())) dp = [0] * (maxn * maxn) for i in range(n): for j in range(k, step[b[i]] - 1, -1): dp[j]...

vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(L + 1, 0)); 编译错误

在创建二维数组dp时，我使用了vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(L + 1, 0));这种方式，但实际上，一般来说，C++中的二维vector并不支持这种初始化方式。正确的创建二维vector的方式是使用循环来初始化每...

#include <iostream> #include <vector> #define int long long using namespace std; signed main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);cout.tie(0); int t; cin >> t; while(t --) { int n, k; cin >> n >> k; vector<vector<int>> a(n + 2, vector<int>(k + 2, 0)); vector<vector<int>> dp(n + 2, vector<int>(k + 2, 0)); for(int i = 1; i <= n; i ++) { for(int j = 1; j <= k; j ++) { cin >> a[i][j]; } } for(int j = 1; j <= k; j ++) { dp[1][j] = a[1][j]; // 初始化 } int maxn = 0; for(int i = 2; i <= n; i ++) { for(int j = 1; j <= k; j ++) { for(int m = 1; m <= j; m ++) { dp[i][j] = max(dp[i - 1][m], dp[i][j]); } dp[i][j] += a[i][j]; maxn = max(maxn, dp[i][j]); } } cout << maxn << '\n'; } }优化一下时间复杂度

vector<int> pre_max(k+2, 0); pre_max[1] = dp[i-1][1]; for(int j=2; j<=k; j++){ pre_max[j] = max(pre_max[j-1], dp[i-1][j]); } for(int j=1; j<=k; j++){ dp[i][j] = pre_max[j] + a[i][j]; ...

#include <algorithm> #include <climits> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { int n ; cin >>n; vector<int>a(n); vector<int>dp(n+1); for (int i = 0; i < n; i++) { cin>>a[i]; } dp[0] = INT_MIN; int res = INT_MIN; for (int i = 1; i <= n; i++) { dp[i] = max((dp[i-1]+a[i]), a[i]); res = max(res, dp[i]); } cout <<res; }

vector<int> dp(n+1); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } dp[0] = 0; // 更常见的初始化，表示空子数组的和为0（但题目要求至少一个元素，所以我们在后面计算时不会取dp[0]） // 但是注意，如果...

vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(totalC + 1, -1)); 用标准数组（即[]）用C++重写这句代码

int dp[n + 1][totalC + 1]; // 全部初始化为-1 // 初始化第一行和第一列 for (int i = 0; i <= n; ++i) { dp[i][0] = 0; } // 然后进行动态填充 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= totalC; ...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int N = 4; int m[N + 1] = { 10, 20, 30, 40, 5 }; int mcm() { vector<vector<int>> dp(N, vector<int>(N, INT_MAX)); for (int i = 0; i < N; i++) dp[i][i] = 0; for (int len = 1; len < N; len++) { for (int l = 0, r = l + len; r < N; l++, r++) { for (int k = l; k < r; k++) { dp[l][r] = min(dp[l][r], dp[l][k] + dp[k + 1][r] + m[l] * m[k + 1] * m[r + 1]); } } } return dp[0][N - 1]; } int main() { int ans = mcm(); cout << "最小乘法次数：" << ans << endl; return 0; }

其中，N表示矩阵的个数，m数组表示每个矩阵的维度（例如m[0]表示第一个矩阵的行数，m[1]表示第一个矩阵的列数，以此类推）。 函数mcm返回最小的矩阵乘积次数。首先初始化dp数组为INT_MAX，表示没有计算...

#include <iostream> #include <vector> #define int long long using namespace std; signed main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);cout.tie(0); int t; cin >> t; while(t --) { int n, k; cin >> n >> k; vector<vector<int>> a(n + 2, vector<int>(k + 2, 0)); vector<vector<int>> dp(n + 2, vector<int>(k + 2, 0)); vector<vector<int>> pre(n + 2, vector<int>(k + 2, 0)); for(int i = 1; i <= n; i ++) { for(int j = 1; j <= k; j ++) { cin >> a[i][j]; } } for(int j = 1; j <= k; j ++) { pre[1][j] = pre[1][j - 1]; dp[1][j] = a[1][j]; // 初始化 pre[1][j] = max(pre[1][j], dp[1][j]); } int maxn = 0; for(int i = 2; i <= n; i ++) { for(int j = 1; j <= k; j ++) { pre[i][j] = pre[i][j - 1]; // 记录第i行，第j列之前的最大值 int tmp = pre[i - 1][j]; dp[i][j] = tmp + a[i][j]; pre[i][j] = max(pre[i][j], dp[i][j]); maxn = max(maxn, dp[i][j]); } } cout << maxn << '\n'; } }这段代码是我自己写的对上个代码的优化，请问有问题吗

但具体到用户代码中的逻辑，假设当n>=2时，maxn会被正确更新为所有dp[i][j]中的最大值，但n=1的情况无法处理，同时当所有dp值都是负数时，结果错误。 因此，这两个问题都是存在的。 总结问题： 1. 当n=1时，maxn...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int solve(int n, vector<vector<int>>& a, int i, int j) { if (i == n) { return 0; } else { return a[i][j] + max(solve(n, a, i + 1, j), solve(n, a, i + 1, j + 1)); } } int main() { int n; cin >> n; vector<vector<int>> a(n, vector<int>(n)); for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j <= i; j++) cin >> a[i][j]; cout << solve(n, a, 0, 0) << endl; return 0; } 优化这段代码。

vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n)); // 初始化最后一行的值 for (int j = 0; j < n; j++) { dp[n-1][j] = a[n-1][j]; } // 从倒数第二行开始逐行计算最优解 for (int i = n-2; i >= 0; i--) { for ...

#include <iostream> #include <vector> #define debug cout << "xxx" << '\n' #define int long long using namespace std; signed main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);cout.tie(0); int n, m; cin >> n >> m; vector<int> e[n + 1]; vector<int> a(n + 1, 0); vector<bool> v(n + 1, false); vector<vector<int>> f(n + 1, vector<int>(n + 1, 0)); auto dp = [&](int x, auto&& self) -> void{ f[x][0] = 0; for(int i = 0; i < (int)e[i].size(); i ++) { int y = e[x][i]; self(y, self); for(int k = m; k >= 0; k --) { for(int t = 0; t <= k; t ++) { f[x][k] = max(f[x][k], f[x][k - t] + f[y][t]); } } } if(x) { for(int k = m; k >= 1; k --) { f[x][k] = f[x][k - 1] + a[x]; } } }; for(int i = 1; i <= n; i ++) { int x; cin >> x; cin >> a[i]; e[x].push_back(i); //0是虚构的根节点，目的是将树变成森林 } dp(0, dp); cout << f[0][m]; return 0; }dp函数为什么报错

应该使用vector<vector<int>> e(n+1);来替代。但是，用户代码中可能是在支持VLA的环境下编译，比如GCC的扩展，所以这可能不是导致dp函数报错的主要原因，但可能是一个潜在的可移植性问题。 5. **变量作用域问题**：...

这段代码请帮我翻译成python语言：#include <iostream> #include <vector> using namespace std; bool fun(int n, vector<int>& nums) { vector<bool> dp(n + 2, false); dp[0] = true; dp[1] = true; for (int i = 1; i <= n; ++i) { if (i - 1 - nums[i - 1] >= 0) { dp[i] |= dp[i - 1 - nums[i - 1]]; } if (i + nums[i] + 1 <= n + 1) { dp[i + nums[i] + 1] |= dp[i]; } } return dp[n + 1]; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> a[i]; } if (fun(n, a)) { cout << "YES"; } else { cout << "NO"; } return 0; }

if i + nums[i] + 1 <= n + 1: dp[i + nums[i] + 1] |= dp[i] return dp[n + 1] if __name__ == "__main__": n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) if fun(n, a): print("YES") else: ...

class Solution { public: int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) { int m = grid.size(); int n = grid[0].size(); if (m == 1 && n == 1) return grid[0][0]; std::vector<int> tmp; tmp.resize(n); for (int j = 0; j < n; j++) { if (j == 0) tmp[j] = grid[0][j]; else tmp[j] = grid[0][j] + tmp[j - 1]; } for (int i = 1; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { if (j == 0) tmp[j] += grid[i][j]; else tmp[j] = grid[i][j] + std::min(tmp[j - 1], tmp[j]); } } return tmp[n - 1]; } }; 帮我解释每行代码的作用，注释在代码旁边

然后，创建了一个std::vector<int> tmp，大小调整为n。这里tmp数组的作用应该是保存当前行的最小路径和，因为动态规划通常会用一维数组来优化空间复杂度，将二维DP转换为一维。初始时，第一行的路径和只能从左到右...

优化这条代码#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int longestIncreasingSubsequence(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); vector<int> dp(n, 1); int maxLen = 1; for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = 0; j < i; j++) { if (nums[i] > nums[j]) { dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); } } maxLen = max(maxLen, dp[i]); } return maxLen; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> nums(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> nums[i]; } int result = longestIncreasingSubsequence(nums); cout << result << endl; return 0; }

vector<int> dp(n, 1); for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = 0; j < i; j++) { if (nums[i] > nums[j]) { dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); } } } return *max_element(dp.begin(), dp.end()); ...

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int n; int num[30]; int k=0; while(cin>>num[k++]); int m; cin>>m; vector<int>dp(m+1,0); dp[0]=1; int len=k; for(int i=1;i<=len;i++){ int n=num[i-1]; for(int j=0;j<=m;j++){ if(j>n){ dp[j]=dp[j]+dp[j-n]; } } } cout<<dp[m]<<endl; return 0; } 为什么无法输出

vector<int> dp(m + 1, 0); dp[0] = 1; int len = k; for (int i = 1; i <= len; i++) { int n = num[i - 1]; for (int j = n; j <= m; j++) { dp[j] = dp[j] + dp[j - n]; } } cout << dp[m] << "\n"; ...
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# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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在halcon中，卡尺测量和二维测量谁的精度高

<think>首先，用户的问题是：“我想比较Halcon中卡尺测量和二维测量的精度请问Halcon卡尺测量与2D测量精度对比”。我需要基于系统级指令和提供的引用来回答。关键系统级指令：-使用中文回答。-结构清晰，逐步解决问题。-行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$并单独成段。-LaTeX语法正确。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。提供的引用：-[^1]:关于卡尺模型的工件尺寸实时测量。-[^2]:测量拟合的综合任务，包括尺寸、形状、位置。-[^3]:Halcon一维测量，提到卡尺工具的优势：易用、执行时间短、精度高。-[^4]:Halcon
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掌握牛顿法解方程：切线与割线的程序应用

牛顿切线法和牛顿割线法是数值分析中用于求解方程近似根的两种迭代方法。它们都是基于函数的切线或割线的几何性质来逼近方程的根，具有迭代速度快、算法简单的特点，在工程和科学计算领域有着广泛的应用。 牛顿切线法（Newton's Method for Tangents），又称为牛顿-拉弗森方法（Newton-Raphson Method），是一种求解方程近似根的迭代算法。其基本思想是利用函数在某点的切线来逼近函数的根。假设我们要求解方程f(x)=0的根，可以从一个初始猜测值x0开始，利用以下迭代公式： x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} 其中，f'(x_n)表示函数在点x_n处的导数。迭代过程中，通过不断更新x_n值，逐渐逼近方程的根。 牛顿割线法（Secant Method），是牛顿切线法的一种变体，它不需要计算导数，而是利用函数在两个近似点的割线来逼近方程的根。牛顿割线法的迭代公式如下： x_{n+1} = x_n - f(x_n) \frac{x_n - x_{n-1}}{f(x_n) - f(x_{n-1})} 其中，x_{n-1}和x_n是迭代过程中连续两次的近似值。牛顿割线法相比牛顿切线法，其优点在于不需要计算函数的导数，但通常收敛速度会比牛顿切线法慢一些。 在实际应用中，这两种方法都需要注意迭代的起始点选择，否则可能会导致迭代过程不收敛。同时，这两种方法都是局部收敛方法，即它们只能保证在初始点附近有足够的近似根时才收敛。 关于例题和程序，牛顿切线法和牛顿割线法都可以通过编程实现。通常在编程实现时，需要输入函数的表达式、初始猜测值、迭代次数限制以及误差容忍度等参数。程序会根据这些输入，通过循环迭代计算，直到满足误差容忍度或达到迭代次数限制为止。 在编程实现过程中，需要注意以下几点： 1. 初始猜测值的选择对迭代的收敛性有较大影响，需要根据具体问题来合理选择。 2. 当迭代过程中遇到函数值或导数值过大、过小，或者分母趋近于零时，需要进行适当的数值处理，以避免数值不稳定或除以零的错误。 3. 对于不同的方程和函数，可能需要选择不同的迭代终止条件，如设定一个误差值或迭代次数上限。 牛顿法（包含牛顿切线法和牛顿割线法）是一类非常强大的数值解法，尤其适用于求解非线性方程，其基本原理和程序实现的知识点在理工科的许多领域都有着广泛的应用，是数值分析领域的一个基石。 请注意，本知识点仅涵盖标题和描述中提到的内容，压缩包子文件列表中的信息并未提供，因此无法提供相关内容的知识点。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软