DF 2011 Strasbourg

Mince, j'avais oublié le cas où le départ était à 0 alors que j'avais pensé à ce cas pour l'arrivée...

Quelqu'un a réussi carré au final dans la DF de Strasbourg?

@JJ : j'ai inversé dans mon exemple (c'est quand la dernière case est invalide) moi mes conditions d'arret du dyn était pas dans le bon ordre x] donc si la dernière case était invalide bah il renvoyait quand même qqch différent de 0.

D'accord...
Faut vraiment que je vois ce que c'est alors que la programmation dynamique...
C'est juste le fait de conserver les resultats precedents pour les reexploiter plus tard?

J'ai du mal avec les définitions rigoureuses... Par contre wikipedia résume bien la chose :
"The key idea behind dynamic programming is quite simple. In general, to solve a given problem, we need to solve different parts of the problem (subproblems), then combine the solutions of the subproblems to reach an overall solution. Often, many of these subproblems are really the same. The dynamic programming approach seeks to solve each subproblem only once, thus reducing the number of computations. This is especially useful when the number of repeating subproblems is exponentially large."

D'accord.
J'ai failli me plaindre "Oh putain encore de l'anglais, j'y pige rien" mais en fait c'était simple et assez court donc... merci \^\^

« Quelqu'un a réussi carré au final dans la DF de Strasbourg ? »
Moi. Après j'ai fait Vista avec quasiment un copier-coller et j'suis resté bloqué deux heures sur Rectangle. :(

En effet, ce n'était pas un copier coller… il y avait pas mal de chose à supprimer. -_-'

EDIT : On peut calculer Cnk en une instruction ?

??
Si tu parles de N!/[(N-K)!*K!], dis moi un langage où l'opérateur ! est reconnu et le temps constant >En plus, comme je le disais, en calculant N*(N-1)*...*(N-K+1), on dépasse les long long :(

Ça veut dire quoi ça ?
Calculer N!, ça prend O(N log² N log log N 2\^O(log* N)) comme c'est bien connu.
(Que le premier qui y arrive en O(N) regarde à 2 fois ses calculs... Alors O(1), hum !)

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