Leetcode 刷题笔记1 动态规划part10

关注

原创 2025-03-13 16:09:18 233 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Day41 动态规划part08 1.这道题和上一题的最大区别就是dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]);分析持有股票的情况，如果之前没有持有股票，然后再买入股票，这种情况需要考虑因为之前的买卖操作，此时手头的现金可能就不再是0了，可能会有之前买卖的利润即：dp[i - 1][1]，所以dp[i - 1][1] - prices[i]。对dp[i][0]和dp[i][1]的更新就像121题，然后对dp[i][2]和dp[i][3]的更新就是122题。阅读详情

Leetcode 300 最长递增子序列

递推公式：dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)

class Solution:
    def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) == 1:
            return 1
        dp = [1] * len(nums)
        result = 1
        for i in range(1, len(nums)):
            for j in range(i):
                if nums[i] > nums[j]:
                    dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
        return max(dp)

leetcode 674 最长连续递增序列

class Solution:
    def findLengthOfLCIS(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) <= 1:
            return len(nums)
        dp = [1] * len(nums)
        result = 1
        for i in range(1, len(nums)):
            if nums[i] > nums[i - 1]:
                dp[i] = dp[i - 1] + 1
        return max(dp)

leetcode 300 最长递增子序列

class Solution:
    def findLength(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
        dp = [[0] * (len(nums2) + 1) for _ in range(len(nums1) + 1)]
        result = 0
        for i in range(1, len(nums1) + 1):
            for j in range(1, len(nums2) + 1):
                if nums1[i - 1] == nums2[j - 1]:
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
                result = max(dp[i][j],result)
        return result

收录于