算法训练营Day53（动态规划14）

1143.最长公共子序列 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

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体会一下本题和 718. 最长重复子数组 的区别  

class Solution:
    def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
        # 创建一个二维数组 dp，用于存储最长公共子序列的长度
        dp = [[0] * (len(text2) + 1) for _ in range(len(text1) + 1)]
        
        # 遍历 text1 和 text2，填充 dp 数组
        for i in range(1, len(text1) + 1):
            for j in range(1, len(text2) + 1):
                if text1[i - 1] == text2[j - 1]:
                    # 如果 text1[i-1] 和 text2[j-1] 相等，则当前位置的最长公共子序列长度为左上角位置的值加一
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
                else:
                    # 如果 text1[i-1] 和 text2[j-1] 不相等，则当前位置的最长公共子序列长度为上方或左方的较大值
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
        
        # 返回最长公共子序列的长度
        return dp[len(text1)][len(text2)]

 

1035.不相交的线 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

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其实本题和 1143.最长公共子序列 是一模一样的，尝试自己做一做

class Solution:
    def maxUncrossedLines(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
        dp = [[0] * (len(nums2)+1) for _ in range(len(nums1)+1)]
        for i in range(1, len(nums1)+1):
            for j in range(1, len(nums2)+1):
                if nums1[i-1] == nums2[j-1]:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
                else:
                    dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
        return dp[-1][-1]

53. 最大子序和 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

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这道题我们用贪心做过，这次 再用dp来做一遍 

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        dp = [0] * len(nums)
        dp[0] = nums[0]
        result = dp[0]
        for i in range(1, len(nums)):
            dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i]) #状态转移公式
            result = max(result, dp[i]) #result 保存dp[i]的最大值
        return result