这几个常见的动态规划有:连续子数组最大和,子数组的最大乘积,最长递增子序列(LIS),最长公共子序列(LCS),最长公共子串,最长公共子串,不同子序列。 什么是动态规划 首先很多人问,何为动态规划?动态规划(Dynamic Programming,DP)是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的过程。通俗一点动态规划就是从下往...
class Solution: # 并查集查找 def find(self, x): if self.parent[x] == x: return x else: return self.find(self.parent[x]) #合并 def union(self,i, j): self.parent[self.find(i)] = self.find(j) def removeStones(self, stones): # 因为x,y所属区间为[0,10^4] # n = 10001 n...
时间复杂度: O(3^m * 4^n),其中 m 是对应四个字母的数字个数,n 是对应三个字母的数字个数 空间复杂度: O(3^m * 4^n) 一些写法,是把回溯的过程放在递归函数里了,例如如下代码,我可以写成这样:(注意注释中不一样的地方) // 版本二 class Solution { private: const string letterMap[10]...
clear(); // 可以不写 backtracking(n, k, 1); return result; } }; 时间复杂度: O(n * 2^n) 空间复杂度: O(n) 还记得我们在关于回溯算法,你该了解这些!中给出的回溯法模板么? 如下: void backtracking(参数) { if (终止条件) { 存放结果; return; } for (选择:本层集合...
这里时间复杂度是 n 的平方,空间复杂度是 n 的 o。 4 1. 上面的解决方案就足够了,但另一种方法 n log 使用 bisect_left 对临时数组的左侧进行二进制搜索。 from bisect import bisect_left class CalculateSubSequence: def lengthOfLIS(self, nums: list[int]) -> int: ...
下面流程图的功能是在给定的一个整数序列中查找最长的连续递增子序列。设序列存放在数组 A[1:n](n≥2)中,要求寻找最长递增子序列 A[K: K+L-1] (即A[K]<A[K+1]<…<A[K+L-1])。流程图中,用 Kj 和Lj 分别表示动态子序列的起始下标和长度,最后输出最长递增子序列的起始下标 K 和长度 L。 例如...
总时间复杂度 O(nlogn)O(nlogn) 级别。// /* By:Luckyblock */ #include <bits/stdc++.h> #define int long long const int kN = 1e5 + 10; //=== int n, x, k, a[kN]; //=== //===
发现SnmSmn 需要求到第 kk 项,而 Sn−1mSmn−1 只需要求到第 k−m−1k−m−1 项,并且 mn≤kmn≤k 的情况无贡献,则对于每个 mm,时间复杂度变为 k2mk2m,总复杂度 k2(logk−log(kn))=O(k2logn)k2(logk−log(kn))=O(k2logn),预计得分 6060。 若知道了各个 SimSmi,那...
分析:这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数。只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn)。我们试着寻找更快的解决思路。 我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字。接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数。如果容器中已有的数字少于k个,...
方法一(na.roughfix)简单粗暴,对于训练集,同一个class下的数据,如果是分类变量缺失,用众数补上,如果是连续型变量缺失,用中位数补。 方法二(rfImpute)这个方法计算量大,至于比方法一好坏?不好判断。先用na.roughfix补上缺失值,然后构建森林并计算proximity matrix,再回头看缺失值,如果是分类变量,则用没有缺失的观...