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RSS订阅原创 多维动态规划——编辑距离
然后是状态的初始化和边界问题，因为是求最小操作数，所以默认值为大数，我习惯赋值为0x3f3f3f3f, 考虑边界问题：如果A.size() = 0, 最少需要B.size()次操作，f[0][j] = j, 反之亦然。因为这道题只求最小操作数，不关系最后的字符串形式，这两种操作达到了同样的目的——让A与B匹配，所以插入和删除是同样的效果。像这样两个字符串的问题，可以用 f[i][j] 来表示，word1的前 i 个字符和word2的前 j 个字符转换最小操作数，如果在字符串A与字符串B的匹配中，
2025-02-13 22:19:54
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原创 动态规划中状态转移不连续解法
在动态规划的题目中，一般情况下，第 i 个的最优解由第 i - 1 个最优解推导过来，这样可以用一个状态表达式求解。因为需要max和min同时考虑，所以通常开两个数组 fmax[], fmin[], 状态之前相互转移。code(ps:可以用滚动数组优化）但是如果是乘积这种情况下,例题：乘积最大子数组。
2025-02-12 13:37:43
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原创 经典贪心问题：区间覆盖
贪心思路：既然是要覆盖整个区间，从左开始覆盖，就以左端点排序，然后尽可能让选用的区间覆盖范围更大，因为区间交接处会有重叠，所以优先选右端点更大的，而不是区间长度更长。
2024-11-03 12:51:54
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原创 前缀和与差分
当我们要求一段长度为n的数列的和时，时间复杂度为O(n)。如果需要多次求某一区间内的和时，时间复杂度为O(nm)。这样求解的效率就会很低。那么我们就需要通过前缀和的思想，将时间复杂度降为O(n+m)来解决。在高中时，我们都学过数列，在数列中，设A1,A2,A3,…,An-1,An的前n项和为Sn。An=Sn-Sn-1，那么Al到Ar的值即为Sr-Sl-1。这就是前缀和的思想，我们通过一个数组s[n]来储存数列的前n项的和。
2024-04-14 16:36:05
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空空如也
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