动态规划 一.动态规划 动态规划(Dynamic Programming)是一种设计的技巧,是解决多阶段决策过程最优化问题的通用方法. 基本思想: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(这部分与分治法相似).与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到的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

Problem C Longest Run on a Snowboard Input: standard input Output: standard output Time Limit: 5 seconds Memory Limit: 32 MB   Michael likes snowboarding. That's not very surprising, since snowboarding is really great. The bad thing is that in order

Given a string containing just the characters '(' and ')', find the length of the longest valid (well-formed) parentheses substring. For "(()", the longest valid parentheses substring is "()", which has length = 2. Another example is &

Given a string containing just the characters '(' and ')', find the length of the longest valid (well-formed) parentheses substring. For "(()", the longest valid parentheses substring is "()", which has length = 2. Another example is &

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

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天给大家分享的是LeetCode当中的32题,这是一道Hard难度的题.也是一道经典的字符串处理问题,在接下来的文章当中,我们会详细地解读有关它的三个解法. 希望大家不要被题目上的标记吓到,虽然这题标着难度是Hard,但其实真的不难.我自信你们看完文章之后也一定会这么觉得. 链接 Longest Valid Parentheses 难度 Hard 描述 给定一个只包含左右括号的字符串,返回最长能够组成合法括号的长度 Given a s

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 autom

CJOJ 1070 [Uva]嵌套矩形(动态规划 图论) Description 有 n 个矩形,每个矩形可以用两个整数 a, b 描述,表示它的长和宽.矩形 X(a, b) 可以嵌套在矩形 Y(c, d) 中当且仅当 a<c, b<d,或者 b<c, a<d(相当于把矩形 X 旋转了 90°).例如 (1, 5) 可以嵌套在 (6, 2) 内,但不能嵌套在 (3, 4) 内. 你的任务是选出尽量多的矩形,使得除了最后一个之外,每一个矩形都可以嵌套在下一个矩形内. Input 第一

索引 思路1:分治策略 思路2:Brute Force - O(n^3) 思路3:动态规划? O(n^2)版,错解之一:420 ms O(n^2)版,错解之二:388 ms O(n)版,思路转变: 100 ms 细节上的优化(JavaScript限定) 问题描述:https://leetcode.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/ 思路1:分治策略 感觉两下半写完了..没啥收获,就别出心载先写了个分治版本,结果

前篇戳:dp入门——由分杆问题认识动态规划 导语 刷过一些算法题,就会十分珍惜“方法论”这种东西.Leetcode上只有题目.讨论和答案,没有方法论.往往答案看起来十分切中要害,但是从看题目到得到思路的那一段,就是绕不过去.楼主有段时间曾把这个过程归结于智商和灵感的结合,直到有天为了搞懂Leetcode上一位老兄的题型总结,花两天时间学习了回溯法,突然有种惊为天人的感觉——原来真正掌握一个算法是应该触类旁通的,而不是将题中一个细节换掉就又成了新题…… 掌握方法论绝对是一种很爽的感觉.看起来好像很

http://blog.csdn.net/liufeng_king/article/details/8632430 1.最大子段和问题      问题定义:对于给定序列a1,a2,a3……an,寻找它的某个连续子段,使得其和最大.如( -2,11,-4,13,-5,-2 )最大子段是{ 11,-4,13 }其和为20. (1)枚举法求解 枚举法思路如下: 以a[0]开始: {a[0]}, {a[0],a[1]},{a[0],a[1],a[2]}……{a[0],a[1],……a[n]}共n个 以a

D - Longest Subsequence 思路:枚举lcm, 每个lcm的答案只能由他的因子获得,类似素数筛搞一下. #include<bits/stdc++.h> #define LL long long #define fi first #define se second #define mk make_pair #define pii pair<int,int> #define piii pair<int, pair<int,int> > usi

引言 一维动态规划根据转移方程,复杂度一般有两种情况. func(i) 只和 func(i-1)有关,时间复杂度是O(n),这种情况下空间复杂度往往可以优化为O(1) func(i) 和 func(1~i-1)有关,时间复杂度是O(n*n),这种情况下空间复杂度一般无法优化,依然为O(n) 本篇讨论第一种情况 例题 1 Jump Game Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the fi

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-1024 题意 给n, m和一个序列,找m个不重叠子串,使这几个子串内元素和的和最大. n<=1e6 例:1 3 1 2 3 答:6 (唯一的子串1 2 3) 思路 先顺便记录一下动态规划的一般解题思路: 原问题->子问题->状态->转移->边界 再顺便记录一下最大值最小化这类问题套路解法: 二分 贪心 不能二分的问题,贪心八九不离十. 一般是AB和BA这两个元素的顺序,不影响前后变化时,直接算目标

找到大问题和小问题之间共有的特性,列出一定的状态转移规律,然后设计满足条件的小问题解决方案,最后凭借记忆中的中间值快速求出最终解 动态规划问题的复杂性在于你永远不知道下一个题目中的状态是什么,有什么样的状态转移规律,抢劫房子的问题是一个经典的动态规划问题,是裴波那切数列问题的一种,类似于爬楼梯...它分为单向抢劫与环形抢劫 单向抢劫 单项抢劫的题目描述为:抢劫一排住户,但是不能抢邻近的住户,求最大抢劫量. 单向的抢劫问题还是比较简单的,我们可以定义一个dp数组,记录抢劫位置为i处时候的最大抢劫数

由于之前对算法题接触不多,因此暂时只做easy和medium难度的题. 看完了<算法(第四版)>后重新开始刷LeetCode了,这次决定按topic来刷题,有一个大致的方向.有些题不止包含在一个topic中,就以我自己做的先后顺序为准了. Array ---11.Container With Most Water 给定许多条与y轴平行的直线,求其中两条直线与x轴围成的容器的最大容量. 这道题用到了双指针的思想.我们在数轴的两端分别放置一个left指针和right指针,因为容器容量=较短边*两边

76-最长上升子序列 给定一个整数序列,找到最长上升子序列(LIS),返回LIS的长度. 说明 最长上升子序列的定义: 最长上升子序列问题是在一个无序的给定序列中找到一个尽可能长的由低到高排列的子序列,这种子序列不一定是连续的或者唯一的.https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_increasing_subsequence 样例 给出 [5,4,1,2,3],LIS 是 [1,2,3],返回 3 给出 [4,2,4,5,3,7],LIS 是 [2,4,5,7],

一.题目描述 描述: 计算两个字符串的最大公共子串(Longest Common Substring)的长度,字符区分大小写. 输入: 输入两个字符串 输出: 输出一个整数 样例输入: asdfas werasdfaswer 样例输出: 6 二.解题报告 与最长公共子序列(参见<动态规划DP>)一样,最长公共子串也可以使用动态规划解决,只不过思路不太一样.准确地说,是打表的方式不一样. 举个例子:s1 = bab,s2 = caba.表如下 具体打表的方法是: 第一行.第一列初始化为 0: 对

此题是动态规划题. 解题思路: 用w[i]存储n个物品的重量,对其进行排序. 那么当取了第i个物品,必然会取第i-1个物品. 令dp[i][j]表示前i个物品,取j对的最小疲劳度. 若取第i个物品 则:dp[i][j]=dp[i-2][j-1]+(w[i]-w[i-1])*(w[i]-w[i-1]): 若不取第i个物品 则:dp[i][j]=dp[i-1][j]: 所以状态转移方程为:dp[i][j]=min(dp[i-2][j-1]+(w[i]-w[i-1])*(w[i]-w[i-1]),dp

1.最大子段和问题      问题定义:对于给定序列a1,a2,a3……an,寻找它的某个连续子段,使得其和最大.如( -2,11,-4,13,-5,-2 )最大子段是{ 11,-4,13 }其和为20. (1)枚举法求解 枚举法思路如下: 以a[0]开始: {a[0]}, {a[0],a[1]},{a[0],a[1],a[2]}……{a[0],a[1],……a[n]}共n个 以a[1]开始: {a[1]}, {a[1],a[2]},{a[1],a[2],a[3]}……{a[1],a[2],……

最近由于工作需要,接触了编辑距离(Levenshtein Distance)算法.赶脚很有意思.最初百度了一些文章,但讲的都不是很好,读起来感觉似懂非懂.最后还是用google找到了一些资料才慢慢理解.当我完全理解的时就想把自己探索时遇到的“坑”总结起来,为后人“乘凉”.于是就有了这篇博文. 下面先来看一下他的定义:    编辑距离就是用来计算从原串(s)转换到目标串(t)所需要的最少的插入.删除和替换 的数目,在NLP中应用比较广泛,如一些评测方法中就用到了(wer,mWer等),同时也常用来