dp(Dynamic Programming)算法即是业界大名鼎鼎的动态规划算法了,其核心思路是把一个复杂的大问题拆成若干个子问题,通过解决子问题来逐步解决大问题,是不是和分治法有点像?关于分治算法可以参考这篇文章:当我们谈论算法我们在谈论什么:由疫情核酸检测想到的分治算法(Divide-and-Conquer),但是和分治法有区别的地方是,使...
动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems. 以上定义来自维基百科,看定义感觉还是有点抽象。简单来说,动态规划其实就是,给定一个问题,我们把它拆成一个个子问题,直到子...
LeetCode-Solution-Python 说明 这个代码仓库是我在学习《算法与数据结构》的时候,在 LeetCode(英文版) 和LeetCode(中文版) 上做的练习, 。 所有的代码都是通过 LeetCode 在线测评系统检测的,至少是正确的代码,但不一定是时间复杂度和空间复杂度最优的。 建议您安装 Octotree 插件,以获得最佳的阅读体验。 配套...
198. House Robber You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security system connected and it will automatically contact the police...
Python算法之动态规划(Dynamic Programming)解析:二维矩阵中的醉汉(魔改版leetcode出界的路径数) 有一个正方形的岛,使用二维方形矩阵表示,岛上有一个醉汉,每一步可以往上下左右四个方向之一移动一格,如果超出矩阵范围他就死了,假设每一步的方向都是随机的(因为他是醉的),请计算n步以后他还活着的概率。
leetcode 45 是一道 hard 难度的题目,一看要求,又是数组又是让你找最小值,我的第一反应是用 dynamic programming. 最后发现,这道题并不是动态规划,现在,我们来看看,这一道非典型的难题。 Loading...leetcode.com/problems/jump-game-ii/discuss/18035/Easy-Python-Greedy-solution-with-explanation 拿问题中...
Split Array Largest Sum - Leetcode 410 - Python 16:51 Regular Expression Matching - Dynamic Programming Top-Down Memoization - Leetcod 27:56 Perfect Squares - Dynamic Programming - Leetcode 279 - Python 15:12 Pascal's Triangle - Leetcode 118 - Python 08:41 Partition Equal Subset Sum...
Palindromic Substrings - Leetcode 647 - Python 15:02 Paint House - Dynamic Programming - Leetcode 256 - Python 15:55 Number of Ways to Rearrange Sticks With K Sticks Visible - Dynamic Programming - 14:53 Number of Longest Increasing Subsequence - Dynamic Programming - Leetcode 673 - ...
Python实现 fromtypingimportListclassSolution:defmaxSubArray(self,nums:List[int])->int:size=len(nums)ifsize==0:return0dp=[0for_inrange(size)]# 状态(明确dp表示包含第i个元素的最大和)dp[0]=nums[0]foriinrange(1,size):# 选择dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])# 穷举returnmax(dp)...
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。 求解动态规划的核心问题是穷举,但是这类问题穷举有点特别,因为这类问题存在「重叠子问题」,如果暴力穷举的话效率会极其低下。动态规...