算法精讲--动态规划(三):树形DP与状态机模型 前情回顾:前两期咱们搞定 单序列DP和多维DP,今天解锁更带劲的玩法!建议先预习:337. 打家劫舍 III 和 122. 买卖股票的最佳时机 II 知识图谱 一、 树形DP1.1 打家…
[N][K] 的二维DP数组,若题目有三种饮料就是DP[N][3],在没理解到使用状态压缩DP时,我尝试用一维数组建立,遍历可能存在的不同状态:① 继续喝同样的饮料;② 切换饮料;③ 可能存在一种情况: energyDrinkA = [3, 5, 3], energyDrinkB = [3, 4, 5] , 这种情况下只使用 ①、②状态都无法满足最优解...
状态机 DP 定义f[i][j] 为考虑下标范围为 [0,i] 的元素,且位置 i 的交换状态为 j 时(其中 j=0 为不交换,j=1 为交换)两数组满足严格递增的最小交换次数。 最终答案为 \min(f[n - 1][0], f[n - 1][1]),同时我们有显而易见的初始化条件 f[0][0] = 0 和f[0][1] = 1,其余未知...
这道题有两种解法,第一种是普通的线性dp,第二种是状态机dp。 第一种 用f[i]表示前i家商店阿福可以获得的最大价值。 对于第i次选择,只能选偷或者不偷,偷就是f[i - 2] + w[i], 不偷就是f[i - 1]。 状态转移方程就是: f[i] = max(f[i - 2] + w[i], f[i - 1]); 完整ac代码如下...
思路使用有限状态机0表示休息, 1锻炼, 2工作 其次题目中还限制了那一天可以工作那一天锻炼,最少休息的天数,可以转化为是最大锻炼和工作的天数 int[][] dp=new int[n+1][3]; 当然求最小就是先赋值为n,然后每次减一 代码如下 代码语言:javascript ...
根据题意,对于i>1i>1总是有pi−pi−1≥2pi−pi−1≥2的意思就是保证子序列中的每个字符在原字符串中对应的位置两两不相邻,换句话说,选取了第ii个位置的字符后,就不能选取第i+1i+1和第i−1i−1个位置的字符。所以对于原字符串中的每个字符,都有选和不选两种选择,故考虑用dpdp来做。根据...
构造的密码位置i和j+1进行匹配,如果i确定,j+1在kmp中的转移是确定的。f[i][j]表示密码构造到i位置,状态是j的方案,枚举i+1位置处放哪个字母,固定后,就可以知道当前状态可以连向哪些状态。dp的复杂度NM26,因为里面现找它的转移到的状态,所以应该再乘M,复杂度为26*N^3
状态机 DP class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: n = len(prices) # dfs(i, j, 0) 表示到 i 天结束时完成至多 j 笔交易,未持有股票的最大利润 # dfs(i, j, 1) 表示到 i 天结束时完成至多 j 笔交易,持有股票的最大利润 @cache def dfs(i, j: int, hold...
动态规划 状态机dp 状态压缩 分组 LeetCode1994. 好子集的数目 给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中,所有元素的乘积可以表示为一个或多个 互不相同的质数 的乘积,那么我们称它为 好子集 。 比方说,如果 nums = [1, 2, 3, 4] : [2, 3] ,[1, 2, 3] 和 [1, 3] 是好 子集,乘...
状态机 DP classSolution:defmaxProfit(self,prices:List[int])->int:n=len(prices)# # 记忆化搜索# @cache# def dfs(i: int, hold: bool) -> int:# if i < 0:# return -inf if hold else 0# if hold:# return max(dfs(i-1, True), dfs(i-1, False) - prices[i])# return max(dfs...