前言 如果你不太了解dp(动态规划)是个什么东西,请回到上次dp。 链接:动态规划算法详解 数字三角形模型 问题A: 【一本通基础DP基础模型】【例9.2】数字金字塔 【题目描述】 观察下面的数字金字塔。写一个程序查找从最高点到底部任意处结束的路径,使路径经过数字的和最大。每一步可以从当前点走到左下方的点也可以...
既然要用动态规划,那就要定义 dp 数组,找状态转移关系。我们说的两种思路模板,就是 dp 数组的定义思路。不同的问题可能需要不同的 dp 数组定义来解决。 一,两种模板 1、第一种思路模板是一个一维的 dp 数组: int n = array.length; int[] dp = new int[
🔥 动态规划的两种主要方法 动态规划主要有两种解决方法:top down和bottom up。top down的方法是递归的,需要调用递归栈,通常效率较低。bottom up的方法是迭代的,虽然也需要用到dp数组,但可以通过优化来节省空间,因此推荐大家使用bottom up方法。🔥 bottom up模板 我们通过经典的198. House Robber问题来讲解bottom ...
涉及两个字符串的动态规划问题 一般两个字符串的问题可以用i,j分别表示第一个字符串的前i个字母和第二个字符串的前j个字母。
【dp-LIS】动态规划篇--最长上升子序列入门 算法描述 最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence, 简称LIS)是dp中比较经典的一个算法模型, 在计算机科学上是指一个序列中最长的单调递增的子序列。它有一种朴素的算法O(n^2)和一种优化版的算法O(nlogn)实现。
动态规划算法是通过拆分问题,定义问题状态和状态之间的关系,使得问题能够以递推(或者说分治)的方式去解决。它的几个重要概念如下所述。 阶段:对于一个完整的问题过程,适当的切分为若干个相互联系的子问题,每次在求解一个子问题,则对应一个阶段,整个问题的求解转化为按照阶段次序去求解。 状态:状态表示每个阶段开始时...
动态规划算法模板的算法流程图通常包括以下几个关键步骤：定义状态、状态转移方程、初始化状态、递推求解以及返回结果。由于我无法直接绘制流程图，我将以文字形式详细描述这些步骤。首先，动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学中用来找出多阶段决策过程中的最优解的方法。在计算机科学中，动态规划通常用于...
不知道你有没有发现,这里的子数组的问题和我们前面提到的矩阵类动态规划的分析思路很类似,只需要考虑当前位置,以及当前位置和相邻位置的关系。
//求最大连续子矩阵和,动态规划,O(n^3) of time: /* 输入 4 1 -4 3 -8 -3 5 2 -3 2 -1 8 1 -1 1 -2 -4 输出 14 */ int max_sum(int n, int *arr) {//求单个序列的最大连续子串和 int result=0; int b=0; for(int i=0;i<n;i++) ...
大家如果觉得有点懵也不要紧,讲模板的时候会具体解释。LeetCode题干里一般不会直接告诉你这是一个背包问题,但很多动态规划题都是其变种。例如,LeetCode 416分割等和子集,给定一个数组,让你求是否可以分成两个等和子集,其实就相当于给你一个限重为sum(list)/2的背包,计算利用list里的物品,是否能将背包装满。