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C++背包问题
C++背包问题
【动态规划】C++算法：115.不同的子序列
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【C++ 前缀和 状态机dp】2826. 将三个组排序|1721
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【动态规划】【字符串】C++算法：10正则表达式匹配
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【C++贪心】2522. 将字符串分割成值不超过 K 的子字符串|1604
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【C++动态规划 01背包】2787. 将一个数字表示成幂的和的方案数|1817
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【C++动态规划 贪心】3180. 执行操作可获得的最大总奖励 I|1848
【C++动态规划 贪心】3180. 执行操作可获得的最大总奖励 I|1848
数学建模算法与应用 第16章 优化与模拟方法
优化与模拟方法是解决复杂系统中的资源配置、路径选择、风险分析等问题的重要工具。优化方法用于寻找系统中的最优解，而模拟方法则用于模拟和分析系统的行为，以帮助决策者理解系统的复杂性并进行有效的规划和管理。
二次规划及其MATLAB实现
二次规划（Quadratic Programming, QP）是一类重要的优化问题，其目标函数为二次函数，约束条件为线性不等式或等式。二次规划问题在工程、经济、金融等领域有广泛应用，如投资组合优化、人脸表情动画的权重求解、机械设计中的最优控制等。
非线性规划及其MATLAB实现
非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）是优化问题的一个重要分支，广泛应用于多个领域，包括工程设计、金融投资、资源管理和经济建模等。
动态规划及其MATLAB实现
动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种求解最优化问题的有效方法，特别适合处理具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。与贪心算法不同，动态规划会记录每一个子问题的解，避免了重复计算，从而提高了求解效率。动态规划广泛应用于路径规划、资源分配、序列对比等多个领域。
随机规划及其MATLAB实现
随机规划（Stochastic Programming）是解决在不确定环境下的优化问题的重要方法。与传统优化不同，随机规划的目标函数或约束条件包含随机变量，这使得问题的求解更加复杂，但也更加贴合实际生活中的不确定性因素。
数学建模算法与应用 第2章 整数规划及其求解方法
整数规划是线性规划的扩展，其中部分或全部决策变量必须是整数。整数规划广泛应用于生产调度、物流管理、资源分配等领域，特别适用于那些要求解为离散值的场景。
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