给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。 方法一:动态规划 对于一个子串而言,如果它是回文串,并且长度大于2,那么将它首尾的两个字母去除之后,它仍然是个回文串 用P(i, j)表示字符串s的第i到j个字母组成的串(s[i:j])是否为回文串 P(i, ...
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2020-09-17 16:29:15
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动态规划是一个很好用的算法,同时也是令很多人头疼的算法,下面就介绍一下对动态规划的看法。 通过学习和刷题我们可以发现动态规划一般是用于求一些最值问题,比如说最长递增子序列等等,我们要想知道一个问题的最值,就要知道问题的所有答案然后通过比较得出答案,也就说我们平常所说的穷举;当然肯定不是暴力的穷举,对 ...
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2020-09-17 15:46:07
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#include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; int dp[105][105],dpb[105][105]; int main(){ int n;cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>dp[i] ...
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2020-09-17 13:35:44
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动态规划相关代码实现: 1、孩子有多像爸爸——最长的公共子序列 //program 4-1 #include <iostream> #include<cstring> using namespace std; const int N=1002; int c[N][N],b[N][N]; char s ...
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2020-09-16 12:22:41
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动态规划:时间复杂度是O(N^2) Manacher算法,时间复杂度是O(N) 这篇文章主要是想讲怎么样能正确的填二维动态规划的二维表 动态规划比较简单: 用一个二维数组,dp[ i ][ j ] 表示 下标 i ~ j 字符串是否是回文的,false or true 边界条件是 i - j = 0 ...
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2020-09-15 21:10:06
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题目描述 输入一个整型数组,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。 算法描述 使用动态规划,对于输入的数组nums[],定义数组dp[nums.length],并且dp[i]表示以num[i]为结尾的子数组的和的最大值,则状态转移方程为 * 如果dp[i-1]<=0,那 ...
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2020-09-11 15:57:45
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这篇我们看看最长公共子序列的另一个版本,求字符串相似度(编辑距离),我也说过了,这是一个非常实用的算法,在DNA对比,网页聚类等方面都有用武之地。一:概念对于两个字符串A和B,通过基本的增删改将字符串A改成B,或者将B改成A,在改变的过程中使用的最少步骤称之为:编辑距离。比如如下的字符串:我们通过种种操作,痉挛之后编辑距离为3,不知道你看出来了没有?二:解析可能大家觉得有点复杂,不好理解,我试着把
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2020-09-09 18:58:03
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Java动态规划点击左上角蓝字,关注“锅外的大佬”专注分享国外最新技术内容1.介绍动态规划典型的被用于优化递归算法,因为它们倾向于以指数的方式进行扩展。动态规划主要思想是将复杂问题(带有许多递归调用)分解为更小的子问题,然后将它们保存到内存中,这样我们就不必在每次使用它们时重新计算它们。要理解动态规划的概念,我们需要熟悉一些主题:什么是动态规划?贪心算法简化的背包问题传统的背包问题LCS-最长的共
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编程语言 时间:
2020-09-07 18:37:14
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这篇文章主要讨论了DAG上dp和树形dp DAG上dp DAG上的dp一般有记忆化搜索与拓扑排序两种方法来实现。 食物链 食物链 两者时间复杂度都是线性的 拓扑排序解法: #include <iostream> #include <queue> using namespace std; const ...
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2020-09-04 17:25:19
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求数组中不相邻的最大值 解决方案,假设opt数组为最优解,比如opt[6]就表示arr数组中下标0到6这段的最优解 即opt[n]=Math.max(opt[n-1],opt[n-2]+arr[n]) 上诉公式表示 不取下标为n的选项和取下标为n的选项两种方案的最大值 边界为 opt[0]=arr. ...
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2020-09-03 17:06:29
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