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一个序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得 到的序列。 例如：\\\"ABCD”和“BDF”都是“ABCDEFG”的子序列。 最长公共子序列(LCS) 问题: 给定两个序列X和Y，求X和Y长度最大的公共子字列。 例:X=\\\"ABBCBDE”Y=\\\"DBBCDB”LCS(XY)=\\\"BBCD\\\" 应用场景:字符串相似度比对 （1）问题思考 思考: 暴
目录 我们一路奋战， 不是为了改变世界， 而是为了不让世界改变我们。 动态规划——DP算法（Dynamic Programing） 一、🏔斐波那契数列（递归VS动态规划） 1、🐒斐波那契数列——递归实现（python语言）——自顶向下 2、🐒斐波那契数列——动态规划实现（python语言）——自底
学习python数据结构与算法，学习常用的算法， b站学习链接 动态规划在基因测序、基因比对、hmm 有应用场景。 从斐波那契数列看动态规划 练习： 使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列。 这种非递归求斐波那契数，可以看成是一个动态规划思想，每次都会把重复子问
（我猜是做的多了背的题多了就自然懂了） 迭代法一般没有通用去重方式,因为已经相当于递归去重后了 这两个问题其实是一个问题,一般直接写出的没有去重的递归法,复杂度很高,此时需要使用备忘录去重,而备忘录去重时间复杂度和使用dp数组进行迭代求解时间复杂度相同
一：思考 1.某天早上公司领导找你解决一个问题，明天公司有N个同等级的会议需要使用同一个会议室，现在给你这个N个会议的开始和结束 时间，你怎么样安排才能使会议室最大利用？即安排最多场次的会议？电影的话 那肯定是最多加票价最高的，入场
上一篇文末已经提到了记忆化搜索是动态规划（Dynamic Programming）的一种形式，是一种自顶向下（Top-Down）的思考方式，通常采用递归的编码形式；既然动态规划有自顶向下（Top-Down）的递归形式，自然想到对应的另外一种思考方式 自底向上（ Bottom-Up ） ，也就是本篇要写的内
1.1.算法思路 0/1背包是动态规划、背包问题中最经典的问题啦！它主要的问题是： 给定n种物品、这n种物品的重量分别是，价值分别是 ，而你有一个容量为C的背包，请问如何求出所能拿的最大价值呢？ 对于动态规划，我们先需要找到一条推导公式，然后确定边界： 我们设
动态规划（Dynamic Programming，简称DP） 是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学等领域中使用的，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方法。动态规划经常被用于求解优化问题。 动态规划的核心思想是将复杂问题分解为更小的子问
目录 前言： 动态规划： 常见应用： 解题步骤： 动态规划的简化步骤： 案例： 509. 斐波那契数 - 力扣（LeetCode） 70. 爬楼梯 - 力扣（LeetCode） 62. 不同路径 - 力扣（LeetCode） 总结： 本文我们将为大家讲解一下动态规划的理论知识，并且会讲解几道力扣的经典例题。
Kadane\\\'s 算法是一种用于解决最大子数组和问题的动态规划算法。这类问题的目标是在给定整数数组中找到一个连续的子数组，使其元素之和最大（数组含有负数）。 算法的核心思想是通过迭代数组的每个元素，维护两个变量来跟踪局部最优解和全局最优解。 以下是Kadane’s算
