两个字符串的最小ASCLL删除和
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求 删除字符的ASCLL和的最小值 ⇒ 正难则反 ⇒ 求公共子序列的ASCLL和的最大值
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两个数组的dp问题 ⇒
分区间讨论
⇒dp[i][j] -- nums1数组的[0, i] 区间 和 nums2数组的[0, j] 区间, 公共子序列的ASCLL和的最大值
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转态转移方程 —
根据最后一个位置进行讨论
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遍历顺序
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初始化
需要使用左上角的情况
⇒dp表可以多开一行, 多开一列
但是dp表中使用原 nums1 和 nums2的情况就会出现偏差, 解决方法- 访问nums1 和 nums2里面的情况, 就要
-1
- 可以在nums1, nums2前面添加一个
空格
⇒使得dp表中的下标 和 nums1 和 nums2中的下标一致化
⇒ 这样初始化就方便很多 ,
都初始化为 0
- 访问nums1 和 nums2里面的情况, 就要
-
返回值—
dp[i][j] -- nums1中的[0, i] 区间 以及 nums2中的 [0, j]区间内的所有子序列的组合中, 公共子序列的最大长度
⇒返回 两个数组和 - 2 * dp[m][n]
class Solution {
public:
int minimumDeleteSum(string s1, string s2)
{
int m = s1.size();
int n = s2.size();
vector<vector<int>> dp(m+1, vector<int>(n+1));
int sum = 0;
for(auto e : s1) sum += e;
for(auto e : s2) sum += e;
for(int i = 1; i <= m; i++)
{
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
if(s1[i-1] == s2[j-1])
{
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + s1[i-1];
}
else
{
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
int res = sum - 2 * dp[m][n];
return res;
}
};
最长重复子数组
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两个1数组的dp问题(
子数组
) — 每个数组的结束位置进行讨论 ⇒dp[i][j] -- nums1数组中以nums1[i]结尾的子数组中 和 nums2数组中以nums2[j]结尾的子数组中, 公共子数组的最长长度
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状态转移方程
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遍历顺序
-
初始化
需要使用左上角的情况
⇒dp表可以多开一行, 多开一列
但是dp表中使用原 nums1 和 nums2的情况就会出现偏差, 解决方法- 访问nums1 和 nums2里面的情况, 就要
-1
- 可以在nums1, nums2前面添加一个
空格
⇒使得dp表中的下标 和 nums1 和 nums2中的下标一致化
⇒ 这样初始化就方便很多 ,
都初始化为 0
- 访问nums1 和 nums2里面的情况, 就要
-
返回结果 —
返回dp表中的最大值
class Solution {
public:
int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{
int m = nums1.size();
int n = nums2.size();
vector<vector<int>> dp(m+1, vector<int>(n+1));
int res = 0;
for(int i = 1; i <= m; i++)
{
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
if(nums1[i-1] == nums2[j-1])
{
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
}
res = max(res, dp[i][j]);
}
}
return res;
}
};
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云锁断崖无觅处,半山松竹撼秋风. —— 岳飞文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-766068.html
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