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A18714 数字三角形 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 数字三角形 路径最值 二维DP 困难 -- A18715 一维线性DP计算时,必须保证计算dp[i]时,它依赖的前置状态已全部算完。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 状态转移 计算顺序 困难 -- A18716 递归和递推都是自下而上计算,效率完全相同。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 递推 递归 算法效率 困难 -- A18717 初始值(边界)是无法用转移方程推导,必须手动赋值的状态。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 状态转移 边界条件 困难 -- A18718 所有DP题目,最终答案一定是dp数组的最后一项dp[n]。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 边界条件 状态定义 困难 -- A18719 LIS问题中,a[j]<a[i]时,才可以将a[i]接在a[j]的子序列后面。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 最长上升子序列 困难 -- A18720 最大子段和的dp[i]只依赖dp[i-1],可以只用单个变量优化空间,不需要数组。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 最大子段和 空间优化 困难 -- A18721 DP问题一定需要在转移方程中使用max/min做最优选择。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 最优化问题 状态转移方程 困难 -- A18722 递推的核心逻辑是:用已经算好的前面的值,推导未计算的后面的值。( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 递推 递推关系 困难 -- A18723 下列哪个问题不属于线性一维DP( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 状态转移 线性DP 困难 -- A18724 爬楼梯问题(每次走1/2阶),递推公式和斐波那契一致,区别在于( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 递推 动态规划 斐波那契数列 困难 -- A18725 斐波那契数列 dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2],该递推式属于( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 递推 动态规划 斐波那契数列 困难 -- A18726 LIS问题中,所有dp数组的初始值应设为( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 最长上升子序列 数组初始化 困难 -- A18727 LIS最长严格上升子序列中,dp[i]的标准含义是( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 最长上升子序列 状态定义 困难 -- A18728 求解最大子段和时,为什么答案不能直接输出dp[n](最后一项)( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 最大子段和 状态定义 困难 -- A18729 最大子段和问题中,状态定义为dp[i]表示“以第i个数结尾的连续子段最大和”,其状态转移方程是( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 最大子段和 状态转移方程 困难 -- A18730 一维线性DP的标准遍历顺序绝大多数为( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 遍历顺序 一维线性DP 困难 -- A18731 DP四大核心要素不包括以下哪一项( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 动态规划 状态转移 最优子结构 困难 -- A18732 下列关于递推与DP的说法,正确的是( ) 信息学奥赛-ZXXL-L100 递推 动态规划 状态转移 困难 -- A18734 条形蛋糕 Python-L6 动态规划 完全背包 最优化问题 困难 --