动态规划深入6 最长递增子序列 题目:最长上升子序列 - 领扣 (LeetCode) 也就是不需要连续,只要暗藏递增序列就累加起来。 我一开始以为必须连续的,题目没看清就写了,尴尬。后来仔细一看,不对。 然后经过仔细研究题目发现,这就是一道比较简单的动态规划的题目。和前面写的题目都有些相似,所以建模一下子就建立出来了...
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和 输入:[-2,-1,-3,4,-1,2,1,-5]输出: 6 解释: 连续子数组[4,-1,2,1]的和最大,为 6。 解题思路 使用动态方程解题就需要题目符合动态方程解法,动态方程的两个思路: 将大的问题拆解成小一点问题,小问题...
输入:coins = [2], amount = 3 输出:-1 示例3: 输入:coins = [1], amount = 0 输出:0 解答:这道题与(一)最长递增子序列,有异曲同工之处,设dp[i]为i兑换的硬币最少数量,coins = [1, 2, 5], amount = 11,假如i=11,对于零钱1可以换11个,对于零钱2为dp[11-2]+1,进一步求解为dp[1]+...
关于最长公共子序列的填表法的原理讲解,详见《趣学算法》的4.3节的解算,严谨又生动 直观理解 和分治法一样将问题的求解分为若干步骤并按顺序解决,和分治法不同的是动态规划过程中前一步的结果为后一步提供了有用信息,最后一步的解是最终的解。 例子先行 走金字塔问题也是常见的动态规划问题,该问题的形式是:有一...
要设计一个 O(nlgn) 时间的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列,我们可以使用动态规划结合二分查找的方法,也就是经典的“最长递增子序列”(Longest Increasing Subsequence, LIS)问题。 算法步骤如下: 初始化一个数组 dp,其中 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最长递增子序列的长度。
3.2 二进制计数器递增 4 动态表 4.1 表扩张 4.2 表扩张和收缩 5 最长公共子序列 5.1 刻画最长公共子序列的特征 5.2 一个递归解 5.3 计算LCS的长度 ...
要设计一个 O(nlgn) 时间的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列,我们可以使用动态规划结合二分查找的方法,也就是经典的“最长递增子序列”(Longest Increasing Subsequence, LIS)问题。 算法步骤如下: 初始化一个数组 dp,其中 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最长递增子序列的长度。
汉诺塔问题:通过递归移动盘子,解决塔之间的转移。 2. 分治法(Divide and Conquer) 2.1 策略思想 分治法是一种将复杂问题分解为更小、更容易解决的问题的策略。该方法包括三个步骤:分解、解决和合并。 2.2 优缺点 优点: 减少时间复杂度,特别是在排序和搜索问题中。
2 分治算法 2.1 算法策略 在计算机科学中,分治算法是一个很重要的算法,快速排序、归并排序等都是基于分治策略进行实现的,所以,建议理解掌握它。 分治,顾名思义,就是 分而治之 ,将一个复杂的问题,分成两个或多个相似的子问题,在把子问题分成更小的子问题,直到更小的子问题可以简单求解,求解子问题,则原问题...
要设计一个 O(nlgn) 时间的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列,我们可以使用动态规划结合二分查找的方法,也就是经典的“最长递增子序列”(Longest Increasing Subsequence, LIS)问题。 算法步骤如下: 初始化一个数组 dp,其中 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最长递增子序列的长度。