caioj 1068是最长公共子序列裸体,秒过, 就不写博客了 caioj 1069到1071 都是最长公共字序列的拓展,我总结出了一个模型,屡试不爽    (1) 字符串下标从1开始,因为0用来表示字符为空的情况,而不是第一个字符     (2)初始化问题.         一般设f[i][j]为第一个字符前i个,第二个字符前j个的最优价值          f[0][0] = 0           然后要初始化f[i][0], f[0][i]      这个时候要根据题意.       …
复制上一题总结 caioj 1069到1071 都是最长公共字序列的拓展,我总结出了一个模型,屡试不爽    (1) 字符串下标从1开始,因为0用来表示字符为空的情况,而不是第一个字符     (2)初始化问题.         一般设f[i][j]为第一个字符前i个,第二个字符前j个的最优价值          f[0][0] = 0           然后要初始化f[i][0], f[0][i]      这个时候要根据题意.          这个时候就是一个字符有,一个字符空的情况  …
复制上一题总结 caioj 1069到1071 都是最长公共字序列的拓展,我总结出了一个模型,屡试不爽    (1) 字符串下标从1开始,因为0用来表示字符为空的情况,而不是第一个字符     (2)初始化问题.         一般设f[i][j]为第一个字符前i个,第二个字符前j个的最优价值          f[0][0] = 0           然后要初始化f[i][0], f[0][i]      这个时候要根据题意.          这个时候就是一个字符有,一个字符空的情况  …
三维的与二维大同小异,看代码. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) using namespace std; const int MAXN = 112; char a[MAXN], b[MAXN], c[MAXN]; int f[MAXN][MAXN][MAXN], path[MAXN][…
这道题一开始我是这么想的 最后的答案肯定是某次的马克换回来的,但这个该怎么确定?? 实际上应该把范围缩小,只看最后一次和倒数第二次之间有什么联系. 可以发现,只有两种可能,最后一天换或者不换.换的话就要求出 最后一天之前最多的马克,不换的话就是最后一天前最多的美元. 设d[i]为前i次最多的美元,m[i]为前i次最多的马克,x为今天换的值 那么可以得到 d[i] = max(d[i-1], m[i-1] * 100 / x) m[i] = max(m[i-1], d[i-1] * x / 100…
因为这里涉及到乘号的个数,那么我们可以用f[i][j]表示前i个位乘号为j个时的最大乘积 那么相比上一题就是多了一层枚举多少个乘号的循环,可以得出 f[i][r] = max(f[j - 1][r - 1], num(j, i)); num(j, i)表示第j位到第i位的数,j < i 然后注意要用高精度来计算. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #define REP(i, a, b)…
很容易想到f[i]为前i项的最优价值,但是我一直在纠结如果重量满了该怎么办. 正解有点枚举的味道. 就是枚举当前这辆车与这辆车以前的组合一组,在能组的里面取最优的. 然后要记得初始化,因为有min,所以除0外初始化为最大,f[0] = 0 这实际上可以抽象出一种模型,就是一个区间线性分组的模型,都可以用这道题的方法写. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cmath> #define REP(i, a, b) fo…
就是最长上升子序列,但是要用n^2的算法. #include<cstdio> #include<algorithm> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) using namespace std; const int MAXN = 1123; int a[MAXN], b1[MAXN], b2[MAXN], n; int main() { scanf("%d", &n); REP(i…
问题描述: 给定两个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn},找出X和Y的最长公共子序列.(给定两个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列.) 细节须知(与之前随笔的对比): 将由数组存储起来一并输出至文件修改为边运行边输出,增加了程序的鲁棒性. 算法原理: a.最长公共子序列的结构 对X的所有子序列,检查它是否也是Y的子序列,从而确定它是否为X和Y的公共子序列.并且在检查过程中记录最长的公共子序列.X的所有子序列都检查过后即可…
引言 二维动态规划中最常见的是棋盘型二维动态规划. 即 func(i, j) 往往只和 func(i-1, j-1), func(i-1, j) 以及 func(i, j-1) 有关 这种情况下,时间复杂度 O(n*n),空间复杂度往往可以优化为O(n) 例题  1 Minimum Path Sum  Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right whi…
想了挺久到底第一篇在这儿的博客写什么好,刚好这两天又一次看到动态规划的LCS算法觉得还是有点意思的,就拿来写了写,第一篇博客就发它吧. #include<iostream> #include<iomanip> using namespace std; //tag标志,0为左斜上,1取左,2取上;count为最长公共子序列计数 //计算最长公共子序列长度 void LCS_Length(char *X, char *Y, int *count[],int *tag[],int len…
注: 最长公共子序列采用动态规划解决,由于子问题重叠,故采用数组缓存结果,保存最佳取值方向.输出结果时,则自顶向下建立二叉树,自底向上输出,则这过程中没有分叉路,结果唯一. 最长公共子串采用参考串方式,逐步比对,若相同则对应参考值自增,同时记录当前时刻最大参考值,及其位置.最后输出多组结果. 源码:lcs.cpp #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <vector> /*****************…
问题描述: 问题] 求两字符序列的最长公共字符子序列 注意: 并不要求子串(字符串一)的字符必须连续出现在字符串二中. 思路分析: 最优子结构和重叠子问题的性质都具有,所以要采取动态规划的算法 最长公共子序列的结构 设序列X=x1, x2, -, xm和Y=y1, y2, -, yn的一个最长公共子序列Z=z1, z2, -, zk,则: 1.若xm=yn,则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列: 2.若xm≠yn且zk≠xm ,则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列: 3…
最长公共子序列+sdutoj2080改编: http://acm.sdut.edu.cn/onlinejudge2/index.php/Home/Contest/contestproblem/cid/2788/pid/2080 传送门: https://blog.csdn.net/sunshine_pb/article/details/21820159 设序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}的最长公共子序列为Z={z1,z2,…,zk}, 记:    Xk为序列X中前k…
1. 问题描述 子串应该比较好理解,至于什么是子序列,这里给出一个例子:有两个母串 cnblogs belong 比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与母串保持一致,我们将其称为公共子序列.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.子串是要求更严格的一种子序列,要求在母串中连续地出现.在上述例子的中,最长公共子序列为blog(cnblogs, belong),最长公…
From:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/117167 1.先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. 2.最长公共子串 其实这是一个序贯决策问题,可以用动态规划来求解.我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果.这个二维矩阵怎么构造呢?直接举个例子吧:"bab"和"caba"(当然我们现在一眼就可以看出来最长公共子串是…
学自:https://open.163.com/movie/2010/12/L/4/M6UTT5U0I_M6V2U1HL4.html 最长公共子序列:(本文先谈如何求出最长公共子序列的长度,求出最长公共子序列在文章最下方) 昨天看了网易公开课的麻省理工的算法导论讲的最长公共子序列,收获很大,网址已给出,推荐观看.我也将会把如何减少算法的空间的代码放在下面,这是视频中提到的,用的也是老师所说的保存一行,好,现在来说说最长公共子序列的求法.先把问题简单描述一下,就是有两个字符串序列,求他们最长的公共…
一.动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解. 将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间.为了…
最长公共子序列 题目描述:给定两个字符串s1 s2 … sn和t1 t2 … tm .求出这两个字符串的最长公共子序列的长度.字符串s1 s2 … sn的子序列指可以表示为 … { i1 < i2 < … < ik }的序列. 输入样例 2       asdf       adfsd       123abc       abc123abc 输出样例 3 6 解题思路: 这道题是被称为最长公共子序列的问题(LCS,Longest Common Subsequence)的著名问题.这道题…
Problem Description A subsequence of a given sequence is the given sequence with some elements (possible none) left out. Given a sequence X = <x1, x2, ..., xm> another sequence Z = <z1, z2, ..., zk> is a subsequence of X if there exists a stri…
[原文链接]最长公共子序列(Longest Common Subsequence,简称 LCS)是一道非常经典的面试题目,因为它的解法是典型的二维动态规划,大部分比较困难的字符串问题都和这个问题一个套路,比如说编辑距离.而且,这个算法稍加改造就可以用于解决其他问题,所以说 LCS 算法是值得掌握的. 题目就是让我们求两个字符串的 LCS 长度: 输入: str1 = "abcde", str2 = "ace" 输出: 3 解释: 最长公共子序列是 "ace…
一.动态规划(Dynamic Programming) 动态规划方法通常用于求解最优化问题.我们希望找到一个解使其取得最优值,而不是所有最优解,可能有多个解都达到最优值. 二.什么问题适合DP解法 如何判断一个问题是不是DP问题呢?适合DP求解的最优化问题通常具有以下两个特征: 最优子结构 如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解,我们就称此问题具有最优子结构性质. 以0-1背包问题(给你一个可装载重量为W的背包和N个物品,每个物品有重量和价值两个属性.其中第i个物品的重量为wt[i],价值为v…
最长公共子序列也是动态规划中的一个经典问题. 有两个字符串 S1 和 S2,求一个最长公共子串,即求字符串 S3,它同时为 S1 和 S2 的子串,且要求它的长度最长,并确定这个长度.这个问题被我们称为最长公共子序列问题. 与求最长递增子序列一样,我们首先将原问题分割成一些子问题,我们用 dp[i][j]表示 S1 中前 i 个字符与 S2 中前 j 个字符分别组成的两个前缀字符串的最长公共子串长度. 显然的,当 i. j 较小时我们可以直接得出答案,如 dp[0][j]必等于 0.那么,假设我…
一.问题描述 由于最长公共子序列LCS是一个比较经典的问题,主要是采用动态规划(DP)算法去实现,理论方面的讲述也非常详尽,本文重点是程序的实现部分,所以理论方面的解释主要看这篇博客:http://blog.csdn.net/yysdsyl/article/details/4226630.之前看书,不是很明白,引用的这篇博客通过实例可以很清楚的解释,更好理解动态规划这个问题. 二.程序设计 //下面的这个函数是用来显示最长公共子序列的,利用递归函数完成 三.程序结果 这是常见的例子:将所有满足条…
LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. 选出最长公共子序列.对于长度为n的序列,其子序列共有2的n次方个,这样的话这种算法的时间复杂度就为指数级 了,这显然不太适合用于序列很长的求解了. 解法二:既然学到了动态规划,就来看看能否用动态规划的思想来解决这个问题.要使用动态规划,必须满足两个条 件:有最优子结构和重叠子问题.为了便于学习,我们先来了解下这两个概念. 如果问题的一个最…
CJOJ 2044 [一本通]最长公共子序列(动态规划) Description 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列.确切地说,若给定序列X,则另一序列Z是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列 ,使得对于所有j=1,2,-,k有 Xij=Zj . 例如,序列Z是序列X的子序列,相应的递增下标序列为<2,3,5,7>. 给定两个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列. 最长公共子序列(LCS)问题:给定两个序列X=和Y=,要…
题目: 求解两个字符串的最长公共子序列.如 AB34C 和 A1BC2   则最长公共子序列为 ABC. 思路分析:可以用dfs深搜,这里使用到了前面没有见到过的双重循环递归.也可以使用动态规划,在建表的时候一定要注意初始化以及在发现规律的时候一定要想怎么利用前面已经算过的结果来得到现在的结果,或者利用其他的一些规律来发现能够解题的规律. 图中单元格需要填上相应的数字(这个数字就是dp[i][j]的定义,记录的LCS的长度值).可以发现规律,简单来说:如果横竖(i,j)对应的两个元素相等,该格子…
一.最长公共子序列问题(LCS问题) 给定两个字符串A和B,长度分别为m和n,要求找出它们最长的公共子序列,并返回其长度.例如: A = "HelloWorld"    B = "loop" 则A与B的最长公共子序列为 "loo",返回的长度为3.此处只给出动态规划的解法:定义子问题dp[i][j]为字符串A的第一个字符到第 i 个字符串和字符串B的第一个字符到第 j 个字符的最长公共子序列,如A为“app”,B为“apple”,dp[2][3]…
[BZOJ2423]最长公共子序列(动态规划) 题面 BZOJ 洛谷 题解 今天考试的时候,神仙出题人\(fdf\)把这道题目作为一个二合一出了出来,我除了orz还是只会orz. 对于如何\(O(n^2)\)求解最长的长度是很简单的. 设\(f[i][j]\)表示第一个串匹配到了\(i\),第二个串匹配到了\(j\)的最大长度. 那么转移很显然,要么\(i\)向后挪动一位,要么\(j\)向后挪动一位,要么\(i,j\)匹配上了. 也就是\(f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j…
摘自 https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5572483.html 这位大佬写的对理解DP也很有帮助,我就直接摘抄过来了,代码部分来自我做过的题 一,问题描述 给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence).比如字符串1:BDCABA:字符串2:ABCBDAB 则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA 二,算法求解 这是一个动态规划的题目.对于可用动态规划求解的问题,一般有两个特征:①最优…