原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_168 现在很多互联网企业学聪明了,知道应聘者有目的性的刷Leetcode原题,用来应付算法题面试,所以开始对这些题进行"魔改",比如北京某电商平台的这道题: 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. 例如:输入矩阵大小2*2,起点(0,0),随机走出一步 n =…

本文组织结构如下: 前言 最长公共子序列(LCS) 最长不下降子序列(LIS) 最大连续子序列之和 最长回文子串 数塔问题 背包问题(Knapsack-Problem) 矩阵链相乘 总结 前言 在学过的算法当中,DP给我的感觉是最难的了.借着本次写blog好好复习一下这个算法. 众所周知,DP算法的关键点: 抽象出问题的状态表示 定义状态转移方程 填表顺序 最长公共子序列 最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个,…

在一个二维01矩阵中找到全为1的最大正方形 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 以矩阵中每一个点作为正方形右下角点来处理,而以该点为右下角点的最大边长最多比以它的左方.上方和左上方为右下角的正方形边长多1,所以这时只能取另外三个正方形中最小的正方形边长+1.用d[i][j]表示以i,j坐标为右下角的正方形最大边.则有状态转移方程:dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], min(dp[i-1][j], dp[i][j-1])) + 1,…

package com.test; import java.awt.Color; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; import jp.sourceforge.qrcode.QRCodeDecoder; import jp.sourceforge…

Leetcode之二分法专题-240. 搜索二维矩阵 II(Search a 2D Matrix II) 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target.该矩阵具有以下特性: 每行的元素从左到右升序排列. 每列的元素从上到下升序排列. 示例: 现有矩阵 matrix 如下: [ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23…

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted from left to right. The first integer of each row is greater than the last integer of the previous ro…

动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解 希望通过写下来自己学习历程的方式帮助自己加深对知识的理解,也帮助其他人更好地学习,少走弯路.也欢迎大家来给我的Github的Leetcode算法项目点star呀~~ 动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解 DP是什么 基本定义 帮助理解的经典问题:硬币问题 第二个经典问题:斐波那契数列 为什么要用DP 重叠子问题 最优子结构 怎么用DP 规范化DP的思路:状态定义与状态转移方程 Leetcod…

转载自:http://blog.csdn.net/speedme/article/details/24231197 1. 什么是动态规划 ------------------------------------------- dynamic programming is a method for solving complex problems by breaking them down into simpler subproblems. (通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的…

动态规划Dynamic Programming code教你做人:DP其实不算是一种算法,而是一种思想/思路,分阶段决策的思路 理解动态规划: 递归与动态规划的联系与区别 -> 记忆化搜索 -> 本质:动态规划 什么时候使用动态规划: 使用动态规划的三个条件 1.求最大值最小值/判断是否可行/统计方案个数 2.求所有方案/集合而不是序列 3.把2^n优化成n^2的题目 不使用动态规划的三个条件 1.求出所有具体的方案而非方案个数 2.输入数据是一个集合而不是序列 3.暴力算法的复杂度已经是多项…

专题6--动态规划 1.动态规划基础知识 什么情况下可能是动态规划?满足下面三个条件之一:1. Maximum/Minimum -- 最大最小,最长,最短:写程序一般有max/min.2. Yes/No----是否可行:写程序一般有||.3. Count(*)--数方案的个数,比如有多少条路径这种.初始化0个的情况下,初始化为1,联想组合数学里面0! = 1.则 “极有可能”是使用动态规划求解.什么情况下可能不是动态规划? 1)如果题目需要求出所有 “具体 ”的方案而非方案 “个数 ”: 2)输…