bool isMatch(char* s, char* p) { int m=strlen(s); int n=strlen(p); int dp[m+1][n+1]; memset(dp,0,sizeof(dp)); dp[0][0]=true; int i,j; //对边界问题进行处理 for( ...
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2020-07-06 01:27:59
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动态规划问题的一般形式就是求最值。最显著的特点是最优子结构和重叠子问题。最优子结构就是子问题的最优解，可以从子问题的最优结果推出更大规模问题的最优结果，可以用状态转移方程描述问题。重叠子问题可以通过创建备忘录dp[]避免重复计算。 零钱兑换的解题步骤： 1）先确定状态，也就是原问题和子问题中变化的变 ...
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2020-07-05 23:27:16
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http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1059 多重背包题； 如果sum奇数直接continue；不是奇数则判断dp[sum/2]能不能到达； 即dp[sum/2]的方案数是否为0； 注意输出格式！！！ 1 #include<bits/stdc++.h> ...
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2020-07-05 22:54:20
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思路 两个数组或者字符串进行比较，本质上是一种枚举，而减少枚举次数的有效方法是使用动态规划。 用一个二维数组记录状态变化，dp[i][j]表示Si和Pj是否匹配。(Si表示字符串中前 i 个字符长度的子字符串，Pj同理) 状态方程： 代码 class Solution { public boolea... ...
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2020-07-05 22:47:25
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Alg https://leetcode-cn.com/problems/largest-1-bordered-square/submissions/ 很简单， 0-1 背包的变形(所有的 DP 都是 01 背包变形...) DP 都挺简单，难点就是 ： 找递减公式 找十级结果非递减情形时候的方案。 ...
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2020-07-05 20:57:24
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题目描述 给你一个 \(n\) 行 \(m\) 列的二维迷宫，一开始你在迷宫的左上角的格子 \((1,1)\) 处（我们用位置 \((x,y)\) 来表示第 \(x\) 行第 \(y\) 列），你要走到右下角的格子 \((n,m)\) 处 ，但是你是不能随便走的， 行走的方向是有规定的：每一步你只能 ...
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2020-07-05 19:46:19
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题目描述 给你一个 \(n\) 行 \(m\) 列（ $1 \le n,m \le 100$ ）的二维迷宫，一开始你在迷宫的左上角的格子 \((1,1)\) 处（我们用位置 \((x,y)\) 来表示第 \(x\) 行第 \(y\) 列），你要走到右下角的格子 \((n,m)\) 处 ，但是你是不能 ...
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2020-07-05 19:35:29
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题目描述 给你一个 \(n\) 行 \(m\) 列的二维迷宫，一开始你在迷宫的左上角的格子 \((1,1)\) 处（我们用位置 \((x,y)\) 来表示第 \(x\) 行第 \(y\) 列），你要走到右下角的格子 \((n,m)\) 处 ，但是你是不能随便走的，每一步你只能往右移动一格，或者往下移 ...
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2020-07-05 19:00:10
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原型：最长上升子序列 分析 状态表示：所有以a[i]结尾的严格单调上升的子序列的Max长度 状态划分依据：以最后一个不同的点 状态方程：dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1), j必须要小于i for(int i = 1; i <= n; i++) { dp[i] = 1; fo ...
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2020-07-05 17:12:16
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位运算 + 二进制表示状态 = 状态压缩DP 先把横着的小方块放好，然后剩下位置用竖着的小方块填充 然后就转化为求横着摆放小方块的方案数 按列来求 状态表示： dp[i][j]表示所有摆到了第i列，然后上一列伸出来的小方块的状态是j的情况下，总的方案数 状态转移：枚举一下i - 1列的状态 比如说当 ...
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2020-07-05 13:26:10
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