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RSS订阅原创 算法练习——背包问题
1.0-1背包问题有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是 vi，价值是 wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。
2025-05-12 20:52:45
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原创 算法练习——回溯（2）
然后，遍历的i就是分割的结束位置，从start到i就是分割出来一个子串，我们要判断它是不是回文串，如果是，就放入path中；1）终止条件：这里没有总和也没有长度来限制递归深度，我们发现当startindex>=s.size()时就表明分割到最后一个了，可以终止了，来收集结果。这里有一个需要注意的是，一定要保证path.push_back()以及path.pop_back()是对称的，否则很容易造成溢出，因此，我们要采用，终止条件：当path.size()==nums.size()同时收集结果。
2025-04-21 22:07:45
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原创 算法练习——回溯（1）
之所以还有这个参数的存在是因为，如果不限制startindex会出现{1，2}、{2，1}的出现，这两者是等价的。1）终止条件：当target(n)==sum时，表示路径上的和已经等于目标值，此时需要判断path.size()是否等于k，如果等于就加入ans，并返回。思路：本问题的关键就在于，元素中有重复元素，但是要求，最后答案中的组合不可以重复。在回溯过程中，会有一些不需要被遍历的内容，因为它一定不会满足题意的，所以就可以不去遍历它，称之为剪枝操作。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。
2025-04-17 20:55:56
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原创 算法练习——动态规划（7）
dp[i][2]=max(dp[i-1][1],dp[i-1][2])在第i天结束后未持有股票但没有进入冷冻期——在这一天没有进行任何操作，上一个状态可能是刚刚迈出股票dp[i][1]或者dp[i][2]。dp[i][2]=max(dp[i-1][2],dp[i-1][1]-prices[i])第i天再第二次买股票的前一种状态就是第一次没有持有股票dp[i-1][1]2）思考状态转化dp[i][0]=max(dp[i-1][0],dp[i-1][2]-prices[i])在第i天结束后持有股票。
2025-04-16 21:03:07
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原创 算法练习——动态规划（6）
2.1如果dp[i]<dp[j]+1 表示这是第一次找到以s[i]结尾的最长递增子数列，这是，以s[i]结尾的最长递增子序列的长度就应该是cnt[j]（因为是第一次找到，在每一个子序列后面加上s[i]就行）2）更新：由于dp[i][j]是指s1[0...i-1]与s2[0...j-1]，因此考虑当s1[i-1]==s2[j-1]时dp[i][j]=dp[i-1][j。4）一样的 只需要考虑s[i][0]>s[j][1]的情况下，dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)
2025-04-16 18:36:55
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原创 算法练习——二叉树（2）
1、我们要定义一个递归函数来遍历树，这个函数需要直到当前节点、当前方向以及当前路径的长度。1）递归操作：如果当前方向与上一个方向不一致，则路径长度加1；如果一致，则需要重置为1；并且还需要维护最大的路径长度。if(!还有关于两棵二叉树相同或者翻转的问题1、二叉树相等if(!p&&!else if(!p||!就是注意最后，两棵二叉树相等就意味着，左子树相等，右子树也相等。2、二叉树对称if(!r1&&!else if(!r1||!
2025-04-12 17:58:48
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原创 算法练习——二叉树（1）
起初我想的是把到每一个叶子节点的路径的值记录下来，然后看是否等于目标值的，如果相等就return true;但还没有实现，有机会实现一下！这个起初我也没有什么思路，看了一个题解的思路：没有任何结点的值大于x，我们可以理解为x的值会大于路径上的最大值，因此维护住路径上的最大值。具体来说递归中的操作就是，遍历每一个结点的左孩子，再判断左孩子是不是叶子节点，如果是就累加，如果不是就接着遍历。我们会发现，在遍历过程中，如果仅仅从叶子节点本身来说，左和右是没有区别的，只有在从推免父节点来看，才分左右。
2025-04-12 10:16:21
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原创 算法练习——动态规划（4）
2）明确更新过程，题目中说了只能向下或者向右，因此到达i，j的数字就只能从上面或者下面来——dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j]2）更新过程，到达i,j只能从i-1，j与i，j-1到达，因此dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]。2)更新：dp[i][j] =min(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1])+grid[i][j]1）定义dp[i][j] 表示到达i，j的路径数目，要求的时dp[n-1][m-1].
2025-04-09 10:52:05
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原创 算法练习——动态规划（3）
对于类似于2的情况，dp[i] 表示长为 i 的只有一种字符的字符串所对应的文字信息种类数，我们可以将末尾的 1 个、2 个或 3 个字符变成一个字母，那么问题变成长为 i−1,i−2,i−3 的只有一种字符的字符串所对应的文字信息种类数，就有dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]；同理对于7或者9 就有dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]+dp[i-4]1）同样的，先定义数组dp[i]表示到达第i个阶梯的费用，我们要求的就是dp[n]个台阶向上爬需要支付的费用。
2025-04-08 21:41:31
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原创 算法练习——动态规划（2）
需要注意的是细节问题的处理，第一种情况dp1[i]分别考虑0，1，...,n-2 最后取dp1[n-2];第二种情况dp2[i]分别考虑1，2，...，n-1,最后取dp[n-1]的情况。根据上面的解析，我们发现，每一个数字如果被选中，那么和他相等的数都会被获得，因此，我们想到，将相同的数字求和，然后参照打家劫舍的模板题就可以了！需要注意的是题目中说到的取余数的方式，取余的目的在于防止溢出，因此在dp[i]计算时，就可以取余，然后平方后再取余，或者都可以试试。你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。
2025-04-08 10:25:30
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2025-12-30
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