输入示例：33123456789输出示例：29思路：考虑动态规划的

Leetcode:343整数拆分1、确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp[i]：分拆数字i，可以得到的最大乘积为dp[i]。2、递推公式dp[i]有两种方式取到，从1到j的话。j*(i-j)，两数相乘j*dp[i-j]就是j和i-j的拆分得到，多个数相乘3、dp初始化dp[2]=1，拆分2的最大数为1时间复杂度：O(n^2)空间复杂度：O(n）代码随想录思路确实不太好想classSol

Leetcode:62不同路径机器人从(0,0)位置出发，到(m-1,n-1)终点。基本思路1、确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp[i][j]：表示从（0，0）出发，到(i,j)有dp[i][j]条不同的路径。2、确定递推公式想要求dp[i][j]，只能有两个方向来推导出来，即dp[i-1][j]和dp[i][j-1]。所以dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]

目录01背包概述:01背包是经典的动态规划的解法完整的纯01背包代码几道01背包的应用题1.分割等和子集1,回溯法2,dp法2.最后一块石头的重量23.目标和1,回溯法2.dp法01背包概述:01背包问题为有

目录动态规划JS构建二维数组注意题目连续子数组的最大和原题链接解析核心思想答案丑数原题链接解析核心思想答案n个骰子的点数原题链接解析核心思想答案动态规划通常用于优化递归或求最大、最小值等问题。

题目描述你和你的朋友，两个人一起玩Nim游戏：桌子上有一堆石头，每次你们轮流拿掉1-3块石头。拿掉最后一块石头的人就是获胜者。你作为先手。你们是聪明人，每一步都是最优解。编写一个函数，来判断你是否可以在给定石头数量的情况下赢得游戏。示例:输入:4输出:false解释:如果堆中有4块石头，那么你永远不会赢得比赛；因为无论你拿走1块、2块还是3块石头，最后一块石头总是会被你的朋友拿走。来源：力扣（Le

作者推荐【动态规划】【字符串】【表达式】2019.解出数学表达式的学生分数本文涉及知识点动态规划汇总LeetCode1397.找到所有好字符串给你两个长度为n的字符串s1和s2，以及一个字符串evil。

作者推荐视频算法专题本文涉及知识点动态规划汇总状态压缩广度优先搜索LeetCode1494.并行课程II给你一个整数n表示某所大学里课程的数目，编号为1到n，数组relations中，relations

作者推荐【动态规划】【状态压缩】【2次选择】【广度搜索】1494.并行课程II本文涉及知识点动态规划汇总LeetCode:1883.准时抵达会议现场的最小跳过休息次数给你一个整数hoursBefore，

509.斐波那契数题目链接：力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台思路：没有难度，主要是用来熟悉动态规划五部曲，首先确定dp数组以及下标的含义，第二就是确定递推公式，第三是dp数组如何初始化

动态规划概念：动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的动态规划问题的解题步骤具体步骤解动态规划问题可以按照下面的五部曲进行求解1.确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp数组是存储事物的状态的数组在确定

与贪心算法求局部最优解相比，动态规划求的是全局最优解（但不是每个问题都有最优解，比如NP完全问题就没有最优解）例：背包问题之动态规划解决问题描述：现在有一个背包可以装4磅物品，现在要从商城里拿尽可能价值高的物品装进包里

要搞清楚：DP数组及其下标的含义；DP数组如何初始化；递推公式；遍历顺序；打印DP数组；无论难易，动态规划都可以用这5步来深入理解，即动规五部曲。

理论基础代码随想录视频：从此再也不怕动态规划了，动态规划解题方法论大曝光！

示例1:输入:输出:000000010010000000示例2:输入:输出:000000010010111121方法一：动态规划思路：从一个位置到0所在位置，可以有四种走法，往左往上；往左往下；往右往上

作者推荐【动态规划】【字符串】【表达式】2019.解出数学表达式的学生分数本文涉及知识点动态规划汇总LeetCode:968监控二叉树给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。

力扣121.买卖股票的最佳时机（动态规划）动态规划：有点像0-1背包问题：买入：i当天买入i当天不买入i当天买入的最大收益-i当天的股价i-1买入的最大收益，维持现状in[i]-prices[i]in[

题目描述：leetcode121解题方法：1.暴力遍历一开始我们可以尝试遍历股票的所有价格，比较之后找到利润的最大值，但是这种办法的时间复杂度为O(n^2），在这道题目中会超时，我们可以尝试一下贪心算法和动态规划代码

但是这个题目允许最多删除一个，我们需要变化一下，采用动态规划的方法。

会超出时间控制方法：使用动态规划已知i个元素为股票i天的价格大问题：所有天数的最大利润。子

动态规划记不住过去的人，注定要重蹈覆辙。定义对于一个模型为n的问题，将其分解为k个规模较小的子问题（阶段），按顺序求解子问题，前一子问题的解，为后一子问题提供有用的信息。

注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200本题是动态规划中01背包的典型问题，具体来说，就是先求出数组总和除以二作为背包的最大容量，之后利用01背包套路往背包里面塞数字，注意因为是为了求和

www.cnblogs.com/jiabei521/p/3353390.html字符串的编辑距离也被称为距Levenshtein距离（LevenshteinDistance），属于经典算法，常用方法使用递归，更好的方法是使用动态规划算法

目录数字三角形卡片排序成绩分析等差素数列数字三角形2020省赛动态规划dp输入输出样例输入：5738810274445265输出：27代码：importosimportsys#请在此输入您的代码h=int

题目背景在2020年的某一天，我们的yyy2015c01买了个高端U盘。题目描述你找yyy2015c01借到了这个高端的U盘，拷贝一些重要资料，但是你发现这个U盘有一些问题：1、这个U盘的传输接口很小，只能传输大小不超过L的文件2、这个U盘容量很小，一共只能装不超过S的文件但是你要备份的资料却有很多，你只能备份其中的一部分。为了选择要备份哪些文件，你给所有文件设置了一个价值Vi，你希望备份的文件总

Day56动态规划part16583.两个字符串的删除操作72.编辑距离583.两个字符串的删除操作方法一：动态规划classSolution{public:intminDistance(stringword1

动态规划（DynamicProgramming,DP）是解决复杂问题的一个强大工具，它将问题分解成更小的子问题，并使用这些子问题的解决方案来构建整体问题的解决方案。

2、算法分析动态规划，这次状态由上一个状态推导出来。不能有相邻的。偷第i个房屋的财产：dp[i]由d

题目描述题目思路如果从A到B只走一次的话可以用动态规划轻松解决。问题在于会走两次，第二次显然要走获取数字最多的路径，但第一次走哪条路径需要抉择。错误的思路是以为这道题适合贪心，两次都选择最优路线。

文章目录1.解法1.1暴力递归1.2动态规划1.3正则表达式2.原题1.解法1.1暴力递归利用递归进行枚举，一个一个试，但是提交会出现超出时间限制classSolution{publicbooleanwordBreak

文章目录1.解法1.1暴力法1.2中心扩散3.3动态规划2.原题1.解法1.1暴力法按顺序，找出所有子串并判断比较classSolution{publicStringlongestPalindrome(

动态规划思想解析：假设T(50)表示所有走法的种数。当在50级台阶的时候，要么是从49级台阶一步走了1阶上来的，要么是从48级台阶一步走了2阶上来的。因此T(50)=T(49)+T(48)。

前言暂时没啥好说的，直接进入正题吧引入涂色PAINT读题发现要求的是使一段区间满足要求的最小操作次数，考虑用动态规划去做。

TalkTalkTalkisisischeapcheapcheap,,,showshowshowmememethethethecodecodecode数字三角形题目大意给定数字金字塔，每个单位有自己的权值，问从顶端出发，到底端任意一点的所有路径中，经过的权值总和最大的路径，输出权值总和的最大思路显然不能用用每步最优解决（手玩一下样例就知道）我们从顶端到底边，当我们走到a[x][y]a[x][y]a

因为绝对值的差值，显然极值相差最大对于每次选头还是尾，相应选头还是尾，都有可能，所以采用动态规划定义分别表示第i次选的头(0)或尾(1)后，得到最大值时，新的序列，序列和最大值。同理可以先用进行

QA模块关键原题链接：300.最长递增子序列-力扣（LeetCode）解题思路为了构造尽可能长的上升子序列，我们采取的策略是让子序列的增长尽可能慢，即在相同长度的子序列中，选择末尾数最小的一个。这种方法的核心在于维护一个数组tails，其中tails[i]表示所有长度为i+1的上升子序列中末尾元素的最小值。这样，tails数组保持单调递增，使得我们可以用二分查找来优化搜索过程。关键性质性质一：在所