HeHui的专栏

动态规划     动态规划与分治方法类似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。而分治方法将问题划分为不相交的子问题，递归地求解子问题，再将解组合起来，求出原问题的解。与之相反，动态规划应用于子问题重叠情况，即不同的子问题具有公共的子子问题。在这种情况下，用分治方法求解，会反复求解那些公共子子问题。       事实上，子问题的个数是已知，那么我们可以把子问题的解求出来后，存储起来，下次需要

最长递增子序列题目链接：http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=17求一个字符串的最长递增子序列如：dabdbf最长递增子序列就是abdf，长度为4 这是一道基本的动态规划求解的题目，与此类似的还有：最长公共子序列分析：用一维数组dp[i]来存储以a[i]为末元素的最长递增子序列的长度，那么dp[i]至少为1（即包含

括号匹配问题题目链接：http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=15http://给你一个字符串，里面只包含"(",")","[","]"四种符号，请问你需要至少添加多少个括号才能使这些括号匹配起来。如：[]是匹配的([])[]是匹配的((]是不匹配的([)]是不匹配的 分析：之所以采用动态规划方法去解这道

字符串相似度与最长公共子序列     字符串的相似性：如果将一个串转换成为另一个串所需的操作数最少，那么可以说这两个串是相似的。另外一种权衡的方法是，寻换第三个串s3，如果s3都出现在s1和s2中，且出现的顺序相同，但不要求在s1和s2中连续，那么s3的长度越大，就说明相似度越高。         后一种对相似度概念命名为最长公共子序列。         1、最长公共子序列的特征 

题目链接：http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=10http://描述：下面是一个例子 1  2  3  4 516 17 18 19 615 24 25 20 714 23 22 21 813 12 11 10 9一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一，当且仅当高度减小。在上面的