Day47 算法记录|动态规划14子序列

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Day47 算法记录|动态规划14子序列。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1143. 最长公共子序列

这道题和718. 最长重复子数组的区别:这道题的子序列可以不连续
Day47 算法记录|动态规划14子序列,算法,动态规划这个视频讲解的很好

class Solution {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
     char[] A = text1.toCharArray();
     char[] B = text2.toCharArray();

     int[][] dp = new int[A.length+1][B.length+1];
     for(int i=1;i<=A.length;i++){
         for(int j =1; j<=B.length;j++){
             if(A[i-1] == B[j-1]){
                 dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
             }else{
                 dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
             }
         }
     }
   return dp[A.length][B.length];

    }
}

1035.不相交的线

和上面一道题一摸一样
以绘制连接两个数字 A[i] 和 B[j] 的直线,只要 A[i] == B[j],且直线不与任何其他连线(非水平线)相交。
Day47 算法记录|动态规划14子序列,算法,动态规划

class Solution {
    public int maxUncrossedLines(int[] A, int[] B) {
    
    int[][] dp = new int[A.length+1][B.length+1];
    for(int i=1;i<=A.length;i++){
        for(int j=1;j<=B.length;j++){
            if(A[i-1] == B[j-1]){
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
            }else{
                dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
            }
        }
    }
    return dp[A.length][B.length];

    }
}

53. 最大子数组和

讲解的很好的一个
d p [ i ] dp[i] dp[i]表示包括下标i(以nums[i]为结尾)的最大连续子序列和为dp[i]。
d p [ i ] dp[i] dp[i]取决于 d p [ i − 1 ] dp[i-1] dp[i1]以及nums[i],所以,如果全为正数的化
(1)dp[i-1]<0,不能加,dp[i] =nums[i] (2)dp[i-1]>0,dp[i] =dp[i-1] + nums[i]

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
     int[] dp = new int[nums.length];
     dp[0] = nums[0];
     int res =dp[0];

     for(int i=1;i<nums.length;i++){
         dp[i] = nums[i] + (dp[i-1]<0?0:dp[i-1]);
         res = Math.max(dp[i],res);
     }
     return res;
    }
}

改进:因为 d p [ i ] dp[i] dp[i]只与 d p [ i − 1 dp[i-1 dp[i1有关文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-617962.html

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
    
    int sum = nums[0];
     int res = nums[0];

     for(int i=1;i<nums.length;i++){
         sum = nums[i] + (sum<0?0:sum);
         res = Math.max(sum,res);
     }
     return res;
    }
}

到了这里,关于Day47 算法记录|动态规划14子序列的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 算法记录 | Day53 动态规划

    思路: 本题和动态规划:718. 最长重复子数组 (opens new window)区别在于这里不要求是连续的了,但要有相对顺序,即:“ace” 是 “abcde” 的子序列,但 “aec” 不是 “abcde” 的子序列。 1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义 dp[i][j] :长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0,

    2024年02月03日
    浏览(49)
  • 算法记录 | Day46 动态规划

    思路: 1.确定dp数组以及下标的含义 dp[i] : 字符串长度为i的话,dp[i]为true,表示可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词 。 2.确定递推公式 如果 s[0: j] 可以拆分为单词(即 dp[j] == True ),并且字符串 s[j: i] 出现在字典中,则 dp[i] = True 。 如果 s[0: j] 不可以拆分为单词(即

    2024年02月02日
    浏览(39)
  • 算法记录 | Day38 动态规划

    对于动态规划问题,将拆解为如下五步曲 确定dp数组(dp table)以及下标的含义 确定递推公式 dp数组如何初始化 确定遍历顺序 举例推导dp数组 思路: 确定dp数组(dp table)以及下标的含义:dp[i]的定义为:第i个数的斐波那契数值是dp[i] 确定递推公式:状态转移方程 dp[i] = dp

    2023年04月22日
    浏览(44)
  • 算法记录 | Day55 动态规划

    思路: 1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义: dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串s,和以下标j-1为结尾的字符串t,相同子序列的长度为 dp[i][j] 。 2.确定递推公式: if (s[i - 1] == t[j - 1]) t中找到了一个字符在s中也出现了, dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1 if (s[i - 1] != t[j - 1]) 相当于t要

    2024年02月03日
    浏览(49)
  • 算法记录 | Day45 动态规划

    改为:一步一个台阶,两个台阶,三个台阶,…,直到 m个台阶。问有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 1阶,2阶,… m阶就是物品,楼顶就是背包。 每一阶可以重复使用,例如跳了1阶,还可以继续跳1阶。 问跳到楼顶有几种方法其实就是问装满背包有几种方法。 此时大家

    2024年02月11日
    浏览(33)
  • 算法 DAY55 动态规划11 392.判断子序列 115.不同的子序列

    本题可以直接用双指针解法。但是本题是编辑距离的入门题目,故采用动态规划解法为后序“编辑距离”类题目打基础。 本题与最大子序列非常相似,但不同的是s必须连续,t可以不连续。 五部曲 1、dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串s,和以下标j-1为结尾的字符串t,相同

    2024年02月03日
    浏览(36)
  • Day 42算法记录| 动态规划 08

    单词就是物品,字符串s就是背包 1.dp[0]背包啥也不要用装,true。 2. for循环,顺序很重要,所以先背包再物品 如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包 。 如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品 。 3.递归: 要么装包或者不装 添加链接描述 把

    2024年02月15日
    浏览(30)
  • Day 47 动态规划 part13

    3道题目 300. 最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组 dp[i]被设置为以nums[i]为结尾的最长递增子序列长度。 思路跟上题一致,甚至还更简单,因为只需要看前一个位置和当前位置的关系就好。 这道题相当于两道第一题重叠考虑,设置dp[i][j]为以i-1为结尾的

    2024年02月07日
    浏览(33)
  • D47|动态规划-子序列part2

                     左为判断公共子序列,右为判断子序列,感觉代码完全可以套用,如果公共子序列的长度是较短的字符串的长度的话即输出true,如果不是即输出false。         完全不一样的思路,一个新的操纵方法: 编辑距离! 动态规划五部曲: 1)确定dp数组(

    2024年02月02日
    浏览(36)
  • Day36算法记录|动态规划 dp02

    步骤回顾: C语言版本写的很清楚 对应得Java版本视频解析 方法一: 动态规划 1 确定dp数组(dp table)以及下标的含义 dp[i][j] :表示从(0 ,0)出发,到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。 2 . 确定递推公式 ,求dp[i][j],只能有两个方向来推导出来,即dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]。 3. dp数

    2024年02月12日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包