先补充一下背包问题:

于是,我们把每一组当成一个物品,f[k][v]表示前k组花费v的最大值。
转移方程还是max(f[k-1][v],f[k-1][v-c[i]]+w[i])
伪代码(注意循环顺序):
for 所有组:
for v=max.....0
for i:f[v]=max(f[v],f[v-c[i]]+w[i])
下面看看区间dp的应用:

下面是分析:
我们令f[i][j]表示从ai到aj的串中,有多少个匹配的括号。
我们分析最左边的,1.它匹配:f[i][j]=max(f[i][k]+f[k+1][j]),对于最后一个,若可以匹配+2,不可以就不加。
2.他不匹配:f[i][j]=max(f[i+1][j]);
下面是AC代码:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dp[105][105];
string s;
int f(int i,int j){
if(i>=j) return dp[i][j]=0;
if(dp[i][j]!=-1) return dp[i][j];
for(int k=i+1;k<=j-1;k++){

本文介绍了如何使用区间动态规划解决回文子序列问题,通过递推定义f[i][j]表示字符串ai到aj的最长回文子序列,以及背包问题中的一种解决方案,展示了转移方程和实际代码实现。
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