weixin_43904469的博客

题目 思路 显然采用DP，难点在于状态转移方程 每天最多只允许持有一支股票，即每天的状态只可能是持有一支股票或未持有，用DP[n][2]记录每天的最大利益，其中dp[i][0]表示第i天未持有股票的最大收益，dp[i][1]表示第i天持有股票的最大收益。 则有，未持有股票时，可能是i-1天就未持有，也可能是第i天卖出去了 持有股票时，可能是i-1天就持有了，也可能是第i天买的： 显然其边界为dp[0][0]=0，dp[0][1]=-prices[0]。 应该从小到大计算收益 代码 class Solu

题目 思路 明显的DP题，记忆化搜索。采用贪心会陷入局部最优。 我们需要采用一个二维数组dp[i][j]用于保存i,j这个位置的礼物最大价值，那么对于位置m,n而言，到达它的位置的礼物最大价值要么是从m-1,n过来的，要么是从m,n-1过来的。只需要比较这两个位置的礼物的最大价值，选择较大的那个位置，再加上当前m,n这个位置的礼物价值，就是状态转移方程。 dp[i][j]=max{dp[i-1][j],d[i][j-1]}+grid[i][j]. 其边界条件为左边第一列与上面第一行，因为走到左下角和右上

题目 思路 显然，第i层的最小路径中必定也是第i-1层的最短路径，即这个大问题可以有各个小问题合并求解，采用DP。 DP三个步骤：列出状态转移方程，确定边界，确定计算顺序。 状态转移方程： 使用** dp[i][j] **表示到达矩阵的第i行第j列的最小路径和。 正常情况下：（i,j）这个位置只能由上层的j列或j-1列到达，所以 dp[i][j] = min{dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]} + nums[i][j] 特殊位置：处于最左侧的位置只能顺着最左侧下来： dp[i][0] =