动态规划专项第8页

Longest Palindromic Subsequence——动态规划

文章目录一、题目二、题解一、题目Givenastrings,findthelongestpalindromicsubsequence’slengthins.Asubsequenceisasequencethatcanbederivedfromanothersequencebydeletingsomeornoelementswithoutchangingtheorderoftheremaininge

叶卡捷琳堡·2024-02-13 05:39

动态规划经典问题二：最长增长子序列（Longest Increasing Subsequence）

题目描述广场上站着一支队伍，她们是来自全国各地的扭秧歌代表队，现在有她们的身高数据，请你帮忙找出身高依次递增的子序列。例如队伍的身高数据是（1、7、3、5、9、4、8），其中依次递增的子序列有（1、7），（1、3、5、9），（1、3、4、8）等，其中最长的长度为4。输入描述:输入包含多组数据，每组数据第一行包含一个正整数n（1≤n≤1000）。紧接着第二行包含n个正整数m（1≤n≤10000），代

进击的NULL·2024-02-13 04:37

动态规划 | 01背包问题理论 | 代码随想录

文章目录01背包问题画图说明代码滚动数组——一维dp数组多重背包跟随carl代码随想录刷题语言：python01背包问题动态规划从小问题着手，逐步解决大问题。

Begonia_cat·2024-02-13 03:20

背包问题基础

*采用动态规划来做*使用dp[i][j]表示前i件物品恰放入一个容量为j的背包可以获得的最大价值。。

zane197·2024-02-13 03:49

Day46- 动态规划part14

一、最长公共子序列题目一：1143.最长公共子序列1143.最长公共子序列给定两个字符串text1和text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。如果不存在公共子序列，返回0。一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。例如，"ace"是"abcde"的子序列，但"aec"不是"abcde"的子序

小丸子_daydayup·2024-02-13 01:54

Day47- 动态规划part15

一、不同的子序列题目一：115.不同的子序列115.不同的子序列给你两个字符串s和t，统计并返回在s的子序列中t出现的个数，结果需要对109+7取模。定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示s的前i个字符中t的前j个字符出现的次数。对于数组中的每个位置dp[i][j]，有两种情况：如果s[i-1]==t[j-1]，那么t的前j个字符在s的前i个字符中出现的次数等于t的前j个字符在s的前i-1

小丸子_daydayup·2024-02-13 01:54

Day45- 动态规划part13

一、最长递增子序列题目一：300.最长递增子序列300.最长递增子序列给你一个整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。dp[i]表示以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。对于每个元素nums[i]，需要找到所有j&nums){if

小丸子_daydayup·2024-02-13 01:53

Day44- 动态规划part12

一、买卖股票的最佳时机含冷冻期题目一：309.买卖股票的最佳时机含冷冻期309.买卖股票的最佳时机含冷冻期给定一个整数数组prices，其中第prices[i]表示第i天的股票价格。设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:卖出股票后，你无法在第二天买入股票(即冷冻期为1天)。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票

小丸子_daydayup·2024-02-13 01:53

代码源每日一题Div.1 (301~307)

301-连续子序列题目链接简单的动态规划题目，先将所有数进行一个离散化，然后dp。dp[i]dp[i]dp[i]表示这个位置为结尾的最长符合要求的子序列的长度。

xhyu61·2024-02-13 01:44

2020年6月 leetcode每日一题 C语言版本

目录1拥有最多糖果的孩子2求1+2+…+n递归快速乘3新21点递归超时动态规划4除自身以外数组的乘积5顺时针打印矩阵6最长连续序列哈希并查集7等式方程的可满足性并查集8把数字翻译成字符串动态规划9回文数转化为数组反转一半数字厉害

Churkina_洛·2024-02-13 01:42

力扣刷题之旅：高阶篇（二）—— 动态规划的艺术：背包问题

--点击进入刷题地址引言---在算法设计的殿堂中，动态规划无疑是一颗璀璨的明珠。它用巧妙的状态转移思想解决了许多看似棘手的问题。

GT开发算法工程师·2024-02-12 23:26

杜绝身边微腐败当好廉洁排头兵——天水支队政治委员张磊为指战员作警示教育及党风廉政专题授课

为进一步提升指战员廉洁自律意识，牢固树立“底线”思维和“红线”意识，持续巩固党史学习教育实践活动成果，深入推进专项整治及警示教育月活动。

天水支队纪审办·2024-02-12 23:39

在市政协机关党组理论学习中心组暨“转作风、树新风、作表率、抓落实”专题学习研讨会上的发言

开展“转作风、树新风、作表率、抓落实”专项行动，对我们而言，这是对政协干部队伍作风的一次大排查、大检修，也是对政协干部队伍的一次大考核、大检验，更是推动政协各项工作上新台阶、创新局面的一次大动员、大推动

雅州国明·2024-02-12 23:30

动态规划(DP)入门——线性DP

在了解线性DP之前，我们首先要知道什么是动态规划，即为将一种复杂问题，分解成很多重叠的子问题，并通过子问题的解得到整个问题的解的算法。

Cx_330_PLT·2024-02-12 23:14

DP专项训练：leetcode62. 不同路径

题：思：虽然知道是要用dp做，但还是先用第一反应的dfs来做，果然超时了，而且写dfs用了一个多小时，写dp只用了几分钟。思路一：深搜（超时）暴力深搜思路：初始化n*m的boolean矩阵，true代表还可以使用，false代表当前格子不能使用每次可以向右移动一格或者向下移动一格，移动后把已经经历过的格子变为false当到终点的时候，记录路线数目count=count+1,count初始为0每当不

加文斯利·2024-02-12 21:16

LeetCode62不同路径解题记录

LeetCode62.不同路径解题感想一.题目介绍二.解题思路及代码实现方法一：深度优先搜索(dfs)方法二:记忆化搜索方法三：动态规划方法四：组合数学法总结一.题目介绍题目链接:LeetCode62.

shuangge666666·2024-02-12 21:45

算法学习|Day39 动态规划part02|Leetcode 62.不同路径；63.不同路径II

1.62.不同路径1.1思路机器人从(0,0)位置出发，到*(m-1,n-1)*终点。按照动规五部曲来分析：确定dp数组以及下标的含义dp[i][j]：从（0，0）出发，到(i,j)有dp[i][j]条不同的路径；ps:数组不是dp[m+1][n+1],这里不需要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]；回顾一下dp[i-1][j]

Elvis_Max·2024-02-12 21:45

LeetCode、62.不同路径的数目(一)【简单，动态规划或递归】

文章目录前言LeetCode、62.不同路径的数目(一)【简单，动态规划或递归】题目描述与分类思路思路1：动态规划思路2：递归实现简洁写法补充：2024.1.30资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝2W

长路 ㅤ ·2024-02-12 21:14

一、基础数据结构——2.队列——3.双端队列和单调队列2

建议关注罗勇军老师博客3.单调队列与最大子序和问题不限制子序列长度问题——贪心法或动态规划HDOJ1003MAXSUMMaxSumTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit

鸥梨菌Honevid·2024-02-12 21:44

【leetcode---DP】746. Min Cost Climbing Stairs

动态规划(Dynamicprogramming,DP)如果我们用一个数组dp[]来存放到达每一层所需要的花费值。最终结果是求dp[cost.length]的值。

嘀嗒嘀嘀嗒嘀·2024-02-12 19:57

【动态规划】【回文】【字符串】1278分割回文串 III

闻缺陷则喜何志丹·2024-02-12 18:44

【动态规划】1301. 最大得分的路径数目

闻缺陷则喜何志丹·2024-02-12 18:44

【动态规划】【数组】1416. 恢复数组

闻缺陷则喜何志丹·2024-02-12 18:43

蓝桥杯每日一题------背包问题（三）

动态规划步骤如下，定义dp数组第一步：缩小规模。考虑n个物品，那我就先考虑1个物品，在考虑2个物品…，需要一个维度表示当前考虑的物品个数。第二步：限制。

小西yu·2024-02-12 17:34

不同的子序列(动态规划）

题目给定一个字符串s和一个字符串t，计算在s的子序列中t出现的个数。字符串的一个子序列是指，通过删除一些（也可以不删除）字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。（例如，“ACE”是“ABCDE”的一个子序列，而“AEC”不是）题目数据保证答案符合32位带符号整数范围。示例1：输入：s=“rabbbit”,t=“rabbit”输出：3示例2：输入：s=“babgbag”,t=“bag”输出：5

Hanzoe_lwh·2024-02-12 16:01

【leetcode】动态规划——序列问题总结

本文内容参考了代码随想录，并进行了自己的总结。序列问题不连续序列300.最长递增子序列intn=nums.length;int[]dp=newint[n];dp[0]=1;for(inti=1;inums[j]){//严格递增dp[i]=Math.max(dp[j]+1,dp[i]);}}}intres=-1;for(inti=0;i

zadarmo_·2024-02-12 16:57

11.动态规划之状压dp

状压dpAsimpletasktrick：在计数问题中，如果有多次重复计算同一种情况发生，那么可以钦定只在包含特殊点的情况下计数（如将最小点，最大点作为代表），并将特殊点作为原来导致等效冗余发生的枚举上，可以减少时间复杂度。在枚举一些种类时，思考原来的状态中是否可以直接取一种特殊的点作为一种情况的代表，再利用偏序，从而无需枚举。

准确、系统、简洁地讲算法·2024-02-12 15:11

C++ day50 买卖股票最佳时机

题目1：123买卖股票的最佳时机Ⅲ题目链接：买卖股票的最佳时机Ⅲ对题目的理解prices[i]表示股票在第i天的价格，最多可以完成两笔交易，不能同时进行多笔交易可以买卖一次，两次，也可以不买卖动态规划动规五部曲

人来茶热·2024-02-12 14:48

LeetCode 动态规划专题 5：0-1 背包问题

这一节我们介绍使用动态规划解决的一个非常经典的问题：0-1背包问题。0-1背包问题描述问题描述：有一个背包，它的容量为(Capacity)。现在有种不同的物品，编号为，其中每一件物品的重量为，价值为。

李威威·2024-02-12 12:44

信息检索——两字符串间编辑距离计算

实验内容：采用动态规划算法，编程计算两个字符串之间的编辑距离。

clown0004·2024-02-12 10:04

编辑距离 hard 动态规划

添加链接描述#include#includeusingnamespacestd;classSolution{public:intminDistance(stringword1,stringword2){word1=""+word1;word2=""+word2;intn=word1.size(),m=word2.size();intdp[n][m];for(inti=0;i

Python ml·2024-02-12 10:56

221. 最大正方形

221.最大正方形题目链接：221.最大正方形代码如下：//动态规划//参考官方leetcode题解classSolution{public:intmaximalSquare(vector>&matrix

咔咔咔的·2024-02-12 10:49

Leetcode 300 最长递增子序列

这里的子序列：不连续的递增子序列，不要求连续，所以无法通过相邻比较解题我们使用动态规划的思路进行解题，计算到每个位置，所含的最长子序列长度解题思路：（1）定义一维dp数组dp[i

庄园特聘拆椅狂魔·2024-02-12 08:15

代码随想录算法训练营第四十八天（动态规划篇之01背包）| 1049. 最后一块石头的重量Ⅱ，494. 目标和

根据之前的01背包理论：代码随想录算法训练营第四十五天（动态规划篇）|01背包-CSDN博客代码随想录算法训练营第四十六天（动态规划篇）|01背包（滚动数组方法）-CSDN博客可以设背包容量为石头重量总和的一半

Huiwen_Z·2024-02-12 07:54

代码随想录算法训练营第四十七天（动态规划篇）| 416. 分割等和子集

416.分割等和子集题目链接：416.分割等和子集-力扣（LeetCode）思路回溯——超时首先想到之前的回溯算法，寻找数组中加和等于sum(nums)/2的子集，但对于大数组超时了：classSolution(object):defbacktracking(self,nums,startIdx,curSum):ifcurSum>sum(nums)/2:returnifcurSum==sum(nu

Huiwen_Z·2024-02-12 07:24

代码随想录算法训练营第四十九天（动态规划篇之01背包）| 474. 一和零，完全背包理论基础

474.一和零题目链接：https://leetcode.cn/problems/ones-and-zeroes/submissions/501607337/思路之前的背包问题中，我们对背包的限制是容量，即每个背包装的物品的重量和不超过给定容量，这道题的限制是0和1的个数，因此这个背包是二维m和n，最多可以装m个0和n个1。数组中的每个元素都是一个物体，包含若干个0和1。1.dp数组定义dp[i]

Huiwen_Z·2024-02-12 07:53

72. 编辑距离

72.编辑距离题目链接：72.编辑距离代码如下：//动态规划//参考leetcode官方题解classSolution{public:intminDistance(stringword1,stringword2

咔咔咔的·2024-02-12 07:50

【蓝桥杯Python】试题算法训练 N车

样例输入3样例输出6数据规模和约定N<=20这道题不需要想到使用深度优先或者动态规划，其实答案就是N的阶乘，因为车只要不放在同一行或同一列就可以，所以第一

哈仔康康·2024-02-12 06:32

最长公共子序列LCS（动态规划）—详解

一.基本概念1、子序列(subsequence)：一个特定序列的子序列就是将给定序列中零个或多个元素去掉后得到的结果(不改变元素间相对次序)。例如序列的子序列有：、、等。2、公共子序列(commonsubsequence)：给定序列X和Y，序列Z是X的子序列，也是Y的子序列，则Z是X和Y的公共子序列。例如X=X=，Y=Y=，那么序列Z=Z=为X和Y的公共子序列，其长度为3。但ZZ不是XX和YY的最

浩波的笔记·2024-02-12 06:57

求所有最大公共子序列的算法实现

本文给出了传统的DP(dynamicprogramming，动态规划)算法进行求解的过程，并用c语言实现。另外参考一篇论文实现了其中的一种打

吃素的小动物·2024-02-12 06:27

最长公共子序列 - LCS

最长公共子序列-LCS问题描述子序列定义子串定义公共子序列定义最长公共子序列（以下简称LCS）动态规划解决子问题划分及依赖关系递推公式伪代码代码实现复杂度分析问题描述子序列定义给定一个序列X=，另一个序列

coderzpw·2024-02-12 06:26

动态规划-最长公共子序列问题（LCS）

若给定序列X={x1,x2,…,xm}，则另一序列Z={z1,z2,…,zk}是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有：zj=xij。例如，序列Z={B，C，D，B}是序列X={A，B，C，B，D，A，B}的子序列，相应的递增下标序列为{2，3，5，7}。给定2个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子

辣条不爱辣·2024-02-12 06:54

Leetcode2560. 打家劫舍 IV

EverydayaLeetcode题目来源：2560.打家劫舍IV解法1：二分答案+动态规划给定数组nums，从中选择一个长度至少为k的子序列A，要求A中没有任何元素在nums中是相邻的。

UestcXiye·2024-02-12 06:08

动态规划：线性DP

*最长上升子序列**时间复杂度O(n2)O(n^2)O(n2)**输出路径****倒序输出****正序输出**优化做法时间复杂度O(logn)O(logn)O(logn)**最长公共子序列**线性DP动态规划状态表示集合属性状态计算数字三角形

DaphneOdera17·2024-02-12 04:42

动态规划：背包问题

文章目录**背包问题**01背包问题时间复杂度O(nm)O(nm)O(nm)优化为一维**01背包问题空间优化的原理是：**完全背包问题**朴素做法****优化版本****再度优化（一维）**多重背包问题**朴素版****优化版**分组背包问题**python缩进**背包问题DPDPDP从两个角度来考虑：状态表示f(i,j)f(i,j)f(i,j)与状态计算状态表示f(i,j)f(i,j)f(i,

DaphneOdera17·2024-02-12 04:41

Day41- 动态规划part09

dp[i]表示到第i间房屋时能偷窃到的最高金额动态规划方程如

小丸子_daydayup·2024-02-12 03:50

Day42- 动态规划part10

一、买卖股票的最佳时机题目一：121.买卖股票的最佳时机121.买卖股票的最佳时机给定一个数组prices，它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回0。维护两个变量一个是到目前为止所遇到的最低股票价格