Algorithm： 70: Climbing Stairs (Easy) 167: Two Sum II - Input array is sorted (Easy) 120: Triangle (Medium) 经典动态规划，状态转移方程是自底向上，row[i] = row[i] + min(p ...
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2020-07-05 17:18:19
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原型：最长上升子序列 分析 状态表示：所有以a[i]结尾的严格单调上升的子序列的Max长度 状态划分依据：以最后一个不同的点 状态方程：dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1), j必须要小于i for(int i = 1; i <= n; i++) { dp[i] = 1; fo ...
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2020-07-05 17:12:16
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题目描述： 方法一：动态规划 O(n) O(n) class Solution: def longestValidParentheses(self, s: str) -> int: n = len(s) if n==0:return 0 dp = [0]*n for i in range(len(s ...
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2020-07-05 00:18:58
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《算法导论》第十五章 动态规划首先讨论了钢条切割问题，下面做个简单的总结： 一、递归 # 价格数组 Ap=[0,1,5,8,9,10,17,17,20,24,30] def cutrod(n): if n==0: return 0 m = -1 for i in range(1,n+1): t = ...
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2020-07-04 19:03:34
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题目信息 时间： 2019-07-03 题目链接：Leetcode tag：动态规划 小根堆 难易程度：中等 题目描述： 我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数（Ugly Number）。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。 示例: 输入: n = 10 输出: 12 解释: 1, 2, ...
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2020-07-04 17:19:58
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前情摘要：为了研讨图的最短路径问题、动态规划有何区别，昨天抛出一道例题来开展讨论。以下会花费主要篇幅侧重于理论性简述一下两者的区别。 一、图的最短路径问题 在数据结构里有两种类型的：一种是单源的最短路径问题，即从已知的指定节点出发；一种是任意两节点间的最短路径问题，即不明确起始节点，需要求出任意两点 ...
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2020-07-04 01:33:54
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题目信息 时间： 2019-06-30 题目链接：Leetcode tag： 动态规划 难易程度：简单 题目描述： 输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。 要求时间复杂度为O(n)。 示例: 输入: nums = [-2,1,-3 ...
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2020-07-04 01:18:09
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区间动态规划特点 区间类动态规划是线性动态规划的扩展，它在分阶段地划分问题时，与阶段中元素出现的顺序和由前一阶段的哪些元素合并而来由很大的关系。令状态 \(f(i,j)\) 表示将下标位置 \(i\) 到 \(j\) 的所有元素合并能获得的价值的最大值，那么 \(f(i,j)=max\{ f(i,k ...
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2020-07-04 01:04:24
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问题描述 有 N 个信件和信箱，每封信件对应一个正确信箱位置。现在它们被打乱，求错误装信方式的数量。保证每一封信都装在错误的位置。 思路 抽象成动态规划问题 定义一个数组dp[]存储错误方式数量。dp[i]表示，有i封信、i个信箱情况下的错误装信方法总数。 转移方程建立 对于第N封信而言，假设其装在 ...
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2020-07-03 12:35:12
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动态规划之青蛙跳台阶 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <titl ...
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2020-07-02 19:58:29
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