weixin_42438346的博客

dp数组：dp[i][j]表示区间i~j之间是否为回文串递推公式：当s[i] == s[j]时，若i == j，则此时肯定为回文子串，dp[i][j] = true;若j - i = 1，则此时也为回文子串，dp[i][j] = true;若j - i > 1，则需要判断i + 1 ~ j-1是否为回文串，即dp[i][j] = dp[i+1][j-1]是否为true；当s[i] != s[j]，则 dp[i][j] =false；3.初始化， dp[i][j]初始化为false；...

dp数组及其下标的含义dp[i][j]表示以i-1结尾的word1和以下标为j-1结尾的word2最近编辑距离确定递推公式if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) ，则不用进行任何编辑操作，此时dp[i][j] = dp[i-1][j-1];if (word1[i - 1] != word2[j - 1])，则此时可以进行增删添操作。删除操作：此时删除word1[i-1]，则dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1（这个+1表示删除操作啦）替换操作: 此...

双指针class Solution {public: bool isSubsequence(string s, string t) { int i = 0, j = 0; int res = 0; while(i < s.size() && j < t.size()){ if(s[i] == t[j]){ i++; res++..

dp[i][j]：以下标i-1结尾的A和下标j-1结尾的B，最长重复子数组长度为dp[i][j]递推公式：当A[i - 1] == B[j - 1]，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1，故i和j得从1开始遍历。初始化由dp[i]数组的含义可知，dp[i][0]和dp[0][j]都是没有意义的，但dp[i][0] 和dp[0][j]要初始值，因为 为了方便递归公式dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;所以dp[i][0] 和dp[0][j]初始化为0...

dp[i]是可以由dp[j]（j < i）推导而来的，故实验dynamic programmingdp[i]的定义：dp[i]表示i之前包括i的最长上升子序列的长度。状态转移方程位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序自序列 + 1的最大值故 if(nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)这里不是要dp[i]与dp[j] + 1进行比较，而是要取dp[j] + 1的最大值dp[i]的初始化每一个i..

dp[i]数组含义：考虑下标i（包括i）以内的房间，最多可以偷窃的金额为dp[i]注意！：dp[1] = max(nums[0], nums[1])而不是dp[1] = nums[1]，因为dp[i]数组的定义是第i个房间能够偷窃到的最大金额class Solution {public: int rob(vector<int>& nums) { if(nums.size() == 1) return nums[0]; if(nums.s..

有N件物品和一个最多能背重量为W的背包，第i件物品的重量为weight[i]，价值为value[i]。每件物品都有无限多个（也就是可以放进背包多次），求解将哪些物品放入背包物品价值总和最大。完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件。使用一维数组时得先遍历物品再遍历背包，且背包得从大到小遍历，为了防止物品多次放入。而完全背包的物品是可以多次添加的，故要从小到大遍历。//先遍历物品再遍历背包for(int i = 0; i < weight.size(); i++){.

一看题目就知道当前状态肯定是依赖于之前的状态的，故需要使用动态规划。动态规划五部曲：确定dp数组及其下标的含义dp[i]为第i个数字的最大乘积初始化dp数组数字0和1的拆分是没有意义的，故直接只初始化dp[2] = 1确定递推公式dp[i]可以由 j * (i - j) 以及j * dp[i-j]推导而来，这里i的取值为 3 <= i <= n, j的取值为 1<=j < i-1，可以保证i - j > 1，即 (i - j)最小取2故递推公式为dp[i..

选择列表：nums结束条件：k == 4思路：n个数字，每个数字都要选择进入到k个桶中的某一个bool canPartitionKSubsets(vector<int>& nums, int k){ if(k > nums.size()) return false; vector<int> bucket(k, 0); int sum = 0; for(auto v : nums) sum += v; if(sum % k != 0) r

@Leetcode本题与Leetcode216 组合总和III以及LeetCode77 Combinations的区别是，集合里面的元素可以重复使用，故递归没有层数限制，只要选取元素总和为target，即可返回。而另外两个知道得递归k层，因为要取k个元素的集合。回溯三步曲递归函数参数void generateSum(vector<int>& candidates, int target, int startIndex, int &sum, vector<int&

给你一个可装载重量为W的背包和N个物品，每个物品有重量和价值两个属性。其中第i个物品的重量为wt[i]，价值为val[i]，现在让你用这个背包装物品，最多能装的价值是多少？int knapsack(int W, vector<int>& wt, vector<int>& val){ //vector全填入0，base case已初始化 vector<vector<int>> dp(N + 1， vector<int>(N+.