LCS:两个有序序列a和b,求他们公共子序列的最大长度 我们定义一个数组DP[i][j],表示的是a的前i项和b的前j项的最大公共子序列的长度,那么由于是用迭代法,所以计算DP[i][j]前,DP[i-1][j]和DP[i][j-1]就都已经计算出来了,不难理解就可以得出状态转移方程: DP[i][j] = DP[i-1][j-1] + 1; 如果a[i] ==
今天做了学长拉的LIS和LCS以及背包问题的专题,因此就在这做个总结。 首先讲一下关于背包问题, 背包中最关键的无非就是01背包,以及完全背包,而且这两个代码也都很好写,也很好理解(就循环遍历的顺序变了),除此之外还有多重背包,二维费用的背包,以及混合背包,但万变不离其宗,都是由01背包演变而来,而且大都可以...
最长公共子序列(LCS)#题目描述#给定一个长度为n的序列和一个长度为m的序列,求它们的最长公共子序列长度输入样例5 5 3 2 1 4 5 1 2 3 4 5 输出样例3 O(nm)O(nm)算法#使用二维数组f[i][j]表示第一个序列的前i个数与第二个序列的前j个数的最长公共子序列长度,那么有状态转移方程:f[i][j]={...
输出一行数据ans1和ans2,分别代表序列A的LIS和序列AB的LCS的长度 Simple Input 5 5 1 3 2 5 4 2 4 3 1 5 Simple Output 3 2 解题思路 本题可分为两部分,第一部分是计算序列A的LIS,即最长上升子序列。这是动态规划的典型题目,可以定义f1[i]是以A[i]结尾的最长上升序列的方程,那么初始化f1[1]=1,...
线性DP总结(LIS,LCS,LCIS,最长子段和) 做了一段时间的线性dp的题目是时候做一个总结 线性动态规划无非就是在一个数组上搞嘛, 首先看一个最简单的问题: 一,最长字段和 下面为状态转移方程 for(int i=2;i<=n;i++) { if(dp[i-1]>=0) dp[i]=dp[i-1]+a[i]; else dp[i]=a[i]; }...
做了一段时间的线性dp的题目是时候做一个总结 线性动态规划无非就是在一个数组上搞嘛, 首先看一个最简单的问题: 一,最长字段和 下面为状态转移方程 for(int i=2;i<=n;i++) { if(dp[i-1]>=0) ...
令dp[i]表示A[i]结尾的连续序列最大和(A[i]必须为连续序列的末尾)【不然就会产生多个相同的dp[i]】。 状态转移方程: 边界: 1.2最长不下降子序列(LIS) 令dp[i]表示最长不下降序列长度(必须以A[i]结尾)。 状态转移方程 边界: 1.3 最长公共子序列LCS ...
线性DP总结(LIS,LCS,LCIS,最长子段和) 做了一段时间的线性dp的题目是时候做一个总结 线性动态规划无非就是在一个数组上搞嘛, 首先看一个最简单的问题: 一,最长字段和 下面为状态转移方程 for(int i=2;i<=n;i++) { if(dp[i-1]>=0) dp[i]=dp[i-1]+a[i];...
在分布式数据库系统的模式结构有全局外模式(GES)、 全局概念模式(GCS)、局部概念模式(LCS)和局部内模式(LIS),其中哪一层描述的是局部站点上数据库的存储结构,是对各站点上数据库物理结构的描述。A.全局外模式(GES)B.全局概念模式(GCS)C.局部概念模式(LCS)D.局部内模式(LIS) 相关知识点: 试题来源: 解析 ...
10、LIS 和 LCS 问题 内容来自刘宇波老师玩转算法面试 1、LIS 问题300 - 最长递增子序列 更多问题 376 - 摆动序列1.1、思路1.2、图示1.3、动态规划public static int lengthOfLIS(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) return 0; ...