不相交的线动态规划本题说是求绘制的最大连线数，其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度！那么本题就和我们刚刚讲过的这道题目动态规划：1143.最长公共子序列就是一样一样的了。

我们采用动态规划思路来解题。解题思路：（1）定义dp数组dp[i]表示0到i的累加的最大和（2）初始化dp[0]=nums[0]其余位置不重要会被之后的操作覆盖（3）递推公式dp[i]=max

2.动态规划：仔细理解题意，

例1：Input:A=[1,4,2],B=[1,2,4]Output:2这是动态规划问题，以示例2来看：例2:Input:A=[2,5,1,2,5],B=[10,5,2,1,5,2]Output:3思路

题目传送地址：https://leetcode.cn/problems/edit-distance/运行效率：解题思路二维数组，动态规划法。

编辑距离在自然语言处理中的应用是非常广泛的，比如在文本纠错中，编辑距离是必不可少的算法，下面这个题目就是计算两个单词的编辑距离计算：这道题目基本上用普通的办法很难去解决，只能考虑用动态规划来进行递推解答

1049.最后一块石头的重量II题目文章讲解视频讲解思路：dp[j]表示容量为j的背包，最多可以背最大重量为dp[j]。classSolution{publicintlastStoneWeightII(int[]stones){intsum=0;for(inti=0;i=stones[i];j--){//背包容量dp[j]=Math.max(dp[j],dp[j-stones[i]]+stones

然后，根据0-1背包的特性，使用动态规划的思想来填充dp数组。在填充dp数组的过程中，首先处理第一个物品的情况，对于所有背包容量大于等于第一个物品重量的情况，将dp[0][j]设置为第一个物品的价值。

完全背包题目文章讲解视频讲解完全背包和0-1背包的区别在于：物品是否可以重复使用思路：对于完全背包问题，内层循环的遍历方式应该是从weight[i]开始一直遍历到V，而不是从V到weight[i]。这样可以确保每种物品可以被选择多次放入背包，从而求解完全背包问题。对于完全背包问题，需要对内层循环进行调整，以确保每种物品可以被选择多次放入背包。importjava.util.*;publicclas

这道题我主要是通过动态规划来进行解题，看了我好久（解析），生疏了呀。

前言：好家伙，一直以为动态规划是啥高大上的，解释那么多，在我看来不过是找规律罢了，写那么多"专业术语"咋看咋像糊弄人的(手动扶额)另外，通项公式虽然抽象还能接受，但是矩阵快速幂是什么鬼？

暴力o(n3)中心拓展法o(n2)动态规划o(n2)动态规划思路根据一名分析回文串如果两边字符相同，那么必须中间是回文子串，整体才会回文既且二维遍历，ij确定，子串也就确定，但由于需要先计算出i+1,j

文章目录一、题目二、题解一、题目Givenanmxnintegersmatrix,returnthelengthofthelongestincreasingpathinmatrix.Fromeachcell,youcaneithermoveinfourdirections:left,right,up,ordown.Youmaynotmovediagonallyormoveoutsidethebou

先补充一下背包问题：于是，我们把每一组当成一个物品，f[k][v]表示前k组花费v的最大值。转移方程还是max(f[k-1][v],f[k-1][v-c[i]]+w[i])伪代码（注意循环顺序）：for所有组：forv=max.....0fori：f[v]=max(f[v],f[v-c[i]]+w[i])下面看看区间dp的应用：下面是分析：我们令f[i][j]表示从ai到aj的串中，有多少个匹配的

今天主要介绍区间dp比较难的题：下面是分析：我们如果先固定点V0，那我们得去枚举两个点使它构成三角形，同时求目标值也比较难确定（起始与终止都带0），于是我们考虑固定边，我们固定v0v6然后去枚举点，这样子始终在v0--v6上剖分，不会都带0.因此，我们令f[i][j]为vi--vj的最大剖分（vi与vj一定有边），目标求f[0][n];转移方程为：f[i][j]=min(f[i][k]+f[k][

动态规划70.爬楼梯难度简单882收藏分享切换为英文关注反馈假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定n是一个正整数。

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

朋友们、伙计们，我们又见面了，本专栏是关于各种算法的解析，如果看完之后对你有一定的启发，那么请留下你的三连，祝大家心想事成！C语言专栏：C语言：从入门到精通数据结构专栏：数据结构个人主页：stackY、C++专栏：C++Linux专栏：Linux目录1.题目解析2.算法原理2.1状态表示2.2状态转移方程2.3初始化2.4填表顺序2.5返回值3.代码实现4.算法复杂度5.优化边界情况以及初始化5.

题目描述：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。输入：[7,1,5,3,6,4]输出：5解释：在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最

一、买卖股票最佳时机题目解析看约束条件：只能买卖一次。那么最大利润，肯定是买在最低点，卖在最高点。但是这个最低点，必须在最高点前面才成立。解法：自底向上先从最小子问题开始，从第一天开始，如果我们先记录最小的价格，假设我们不知道后面有没有交易机会，那么我们的最大收益就是，只要今天价格是最高，那就卖，更新最大收益值。如果今天价格不是最高，那自然不卖。二、买卖股票最佳时机代码Leetcode121.买卖

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。示例1：输入：[7,1,5,3,6,4]输出：5解释：在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票

它也被广泛地应用在版本控制，比如Git用来调和文件之间的改变解决方案这类问题通常都是采用动态规划的思想来解决，核心就是构造出动态解决方程。以

位是修改为1n=n|(1countBits(intn){vectorarr(n+1);for(inti=1;i0){i=i&(i-1);ret++;}arr[i]=ret;}returnarr;}};//动态规划

674.最长连续递增序列前言思路算法实现718.最长重复子数组前言思路总结300.最长递增子序列题目链接文章链接前言在结束代码随想录中的股票问题后，又是一个新的专题，本题是子序列问题的第一题，子序列问题是动态规划解决的经典问题

如：nums1=[1,2,3,2,1],nums2=[3,2,1,4,7]则最长重复子序列为：321长度为3这里采用动态规划解决这个问题。

这里采用动态规划的思路来进行解题

Problem:1143.最长公共子序列文章目录思路解题方法复杂度Code思路这是一道经典的动态规划问题，我们需要找到两个字符串的最长公共子序列。

这是一个典型的二维动态规划问题。我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从左上角到位置(i,j)的最小路径和。

链接：登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网来源：牛客网题目描述给定一张n(n≤20)(n\leq20)(n≤20)个点的带权无向图，点从0∼n−10\simn-10∼n−1标号，求起点0到终点n-1的最短Hamilton路径。Hamilton路径的定义是从0到n-1不重不漏地经过每个点恰好一次。输入描述:第一行一个整数n。接下来n行每行n个整数，其中第i行第j个整数表示点i到j的距离（一个不超过

实现斐波拉契数列方法一（递归）fromfunctoolsimportlru_cache#递归classSolution:@lru_cache(10**8)defclimbStairs(self,n):ifn==1:return1elifn==2:return2else:returnself.climbStairs(n-1)+self.climbStairs(n-2)使用递归的方法比较明显简单，可是

一、动态规划动态规划（DynamicProgramming，简称DP）主要用于求解可以被分解为相似子问题的复杂问题，特别是在优化问题上表现出色，如最短路径、最大子数组和、编辑距离等。

大家好我是苏麟,这是算法村使用目录.算法通关村从链表到动态规划的实战目录算法村开篇第一关了解链表第二关链表专题第三关数组专题第四关栈专题第五关队列专题第六关树专题第七关二叉树遍历专题第八关二叉树专题第九关二分查找与二叉树专题第十关快速排序与归并排序第十一关理解位运算第十二关字符串专题第十三关数学专题第十四关堆专题第十五关超大规模数据专题第十六关滑动窗口专题第十七关贪心专题第十八关回溯专题第十九关动

文章目录一、题目二、题解一、题目Giventwostringstext1andtext2,returnthelengthoftheirlongestcommonsubsequence.Ifthereisnocommonsubsequence,return0.Asubsequenceofastringisanewstringgeneratedfromtheoriginalstringwithsome

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

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

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。

*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。。

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

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

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

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

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。

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

--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。

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。

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.

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]

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

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

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。