代码随想录算法训练51 | 动态规划part12

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
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#动态规划 #算法

两篇文章介绍了如何使用动态规划解决LeetCode中的股票买卖问题，涉及冷冻期和手续费。第一题309号需要考虑冷冻期，而714号则增加了手续费计算。作者提供了视频教程供学习者参考。

 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 

本题加了一个冷冻期，状态就多了，有点难度，大家要把各个状态分清，思路才能清晰 

视频讲解：动态规划来决定最佳时机，这次有冷冻期！| LeetCode：309.买卖股票的最佳时机含冷冻期_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录

 714.买卖股票的最佳时机含手续费  

相对122.买卖股票的最佳时机II ，本题只需要在计算卖出操作的时候减去手续费就可以了，代码几乎是一样的，可以尝试自己做一做。

视频讲解：动态规划来决定最佳时机，这次含手续费！| LeetCode：714.买卖股票的最佳时机含手续费_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录

 股票总结 

股票问题做一个总结吧

代码随想录

代码随想录算法训练营day51|动态规划part13
Lindsey_feiren的博客
12-09 289
而我们发现，判断一个子字符串（字符串下标范围[i,j]）是否回文，依赖于，子字符串（下标范围[i + 1, j - 1]）） 是否是回文。回文子串这里的递推式不太一样，dp[i] 和 dp[i-1] ，dp[i + 1] 看上去都没啥关系。所以要回归到回文的定义。combination 组合 无顺序 就是分成几个组的问题。组合就先遍历物品，再遍历背包，就能保证一种组合只出现一次。涉及到多个状态的动态规划如何实现？排列要先遍历背包，再遍历物品。会有一道树形dp问题（复习）
代码随想录算法训练营Day51||图论part02
DetouringSnail的博客
07-27 286
岛屿数量深搜版（dfs):递归函数的写法，遇到一个陆地后深搜，标记附近所有搜索过的陆地。还需要定义一个方向二维矩阵。看了好久才看懂代码。文章写得有点简单了，硬啃。岛屿数量广搜版（bfs):类似迭代法，需要注意一个非超时写法，在把元素加入队列的时候标记为true避免重复加入。卡玛网100岛屿的最大面积：代码和上面几乎一样，但是需要熟悉一下，目前还不能完整从头写到尾。没有视频，硬啃文章，感觉有点走马观花了。
代码随想录算法训练营第51天｜动态规划part12
ziyego的博客
08-17 169
那么dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]);714.买卖股票的最佳时机含手续费。714.买卖股票的最佳时机含手续费。309.最佳买卖股票时机含冷冻期。309.最佳买卖股票时机含冷冻期。题目：每次交易之后要等一天（冷冻期）在之前的基础上，每次卖出减去手续费。
代码随想录算法训练30 | 回溯算法part06
Hello__Word___的博客
12-30 414
因为 一刷 也不求大家能把这么难的问题解决，所以 大家一刷的时候，就了解一下题目的要求，了解一下解题思路，不求能直接写出代码，先大概熟悉一下这些题，二刷的时候，随着对回溯算法的深入理解，再去解决如下三题。今天这三道题都非常难，那么这么难的题，为啥一天做三道？大家今天的任务，其实是 对回溯算法章节做一个总结就行。332.重新安排行程（可跳过）51. N皇后（可跳过）37. 解数独（可跳过）
代码随想录算法训练营DAY51|C++动态规划Part12|1143.最长公共子序列、1035.不相交的线、53.最大子序列和
糖炒栗子
05-03 1270
因为根据。
代码随想录算法训练营第51天 | 动态规划 part12 ● 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 ● 714.买卖股票的最佳时机含手续费 ●总结
weixin_51674457的博客
07-13 315
买股票含冷冻期：要设四个状态 买股票含手续费：股票题2+卖时候收费
代码随想录训练营day51|图论part2
weixin_45831563的博客
08-30 1002
【代码】代码随想录训练营day51|图论part2。
算法训练day51｜动态规划part12
AdrianLeon的博客
12-30 1051
如果i为1，第1天买入股票，那么递归公式中需要计算 dp[i - 1][1] - prices[i] ，即 dp[0][1] - prices[1]，那么大家感受一下。那么dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]);今天卖出了股票（状态三），同上分析，dp[0][2]初始化为0，dp[0][3]也初始为0。即：dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i];
代码随想录算法训练营二十二天|回溯part04
欢迎光临花开富贵的博客
07-21 1493
491.非递减子序列、46全排列、47全排列II、51.N皇后问题、37.解数独
代码随想录 动态规划、回溯、递归、二叉树、贪心
12-25
在《代码随想录算法PDF》中，作者可能会采用实际的LeetCode题目作为示例，通过解题过程详解每种算法的思想、步骤和优化技巧。这不仅有助于提高编程能力，也能为面试准备提供有力的支持。通过阅读和实践书中的内容，...
代码随想录算法PDF.zip
05-29
《代码随想录》是一本深受程序员喜爱的算法学习书籍，其PDF版本为读者提供了方便的电子阅读体验。这本书主要针对准备参加编程面试或者想要提升自己算法能力的开发者，通过实例解析和实战演练，帮助读者深入理解算法...
「代码随想录」动态规划专题精讲（v1.1）.pdf
08-03
对于“代码随想录”动态规划专题精讲，我们可以期待它在内容上具有很高的专业性和系统性，详细地讲解动态规划的基本概念、算法设计、经典题目解法、优化技巧以及如何应对不同类型的动态规划题目等。 希望以上信息对...
代码随想录算法PDF.rar
08-06
《代码随想录》是一本深受程序员喜爱的算法学习书籍，尤其对于初学者来说，它提供了深入浅出的讲解和实战演练。这本书的核心是通过实际编程来帮助读者理解和掌握算法，提升编程技能，特别是C++语言的应用。在C++这个...
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
2301_77025310的博客
10-01 3632
注意到位置为id，权值为v ,不合法的情况，当且仅当 v = id+k或 v= id-k。dp(i,j,pd)表示考虑到第i号点， 连了j条边，是否有连接i 到 i-1号点。因此，我们把每一个位置和权值抽象成点 ，不合法的情况之间连一条边，可以构成二分图。由此可知，当选了n条边，就恰好n个位置不合法，限制条件是：连的边不能相邻，求出f(m) ，f(m)指代至少有m个位置不合法的方案数。由此总共有2n 个点 k 条链，链与链之间无边 互不干涉。把二分图展开成k条链，进行dp。简单的乘法原理罢了。
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
王老师青少年编程
11-21 674
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
最新发布
m0_63814538的博客
11-24 175
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 302
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
专题二 -- 滑动窗口
2301_79389054的博客
11-17 1364
初始化窗口：确定窗口的起始位置和初始大小，通常使用两个指针（如左指针和右指针）来标记窗口的边界。扩展窗口：移动右指针，将新元素纳入窗口，直到窗口满足问题的特定条件（如包含所有目标元素、达到特定大小等）。收缩窗口：一旦窗口满足条件，尝试移动左指针，尽可能缩小窗口，同时保持条件成立，以找到最优解（如最小长度、最大和等）。更新结果：在每次窗口满足条件时，记录当前窗口的状态（如长度、元素和等），并根据问题要求更新全局最优解。重复步骤：继续扩展和收缩窗口，直到右指针遍历完整个数组。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 791
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
代码随想录算法精粹：动态规划、回溯、递归深度解析
在《代码随想录》系列文档中，作者通常会介绍动态规划的以下方面： - 状态定义：确定如何描述问题的当前状态。 - 状态转移方程：描述状态是如何通过决策从一个或多个之前的状态转变过来的。 - 初始化条件：确定初始...
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