文章分类 - 动态规划
我很不擅长的一个板块
摘要：原题在这里： 概述题意：一个含两种字符的字符串，问在可修改k个以内字符情况下，最长同种字符长度。 滑动窗口真的绝了： 甚至我还思考了一下为什么不过滤一下窗口中间的最大值，因为是滑动维护。 class Solution { //只要窗口中有任何一个字符出现次数不超过 k，那么这个窗口就是合法的 pub
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摘要：原题在这里： 概述题意：给定数组中，求不相邻最大取值和(首尾也相邻) 我动态规划真的不太行 写了个dfs，TLE class Solution { vector<int> num, vis; int n, ans; void dfs(int x, int y) //下标为x { if (vis[(x
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摘要：原题在这里： 经典题目就不多说题意了 1.记忆化广搜 code: class Solution { struct ii { int x, y; ii(int a, int b) : x(a), y(b) {} friend bool operator<(ii a, ii b) { return a.
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摘要：原题在这里。 学习链接在这里。 analyse: 我构思了很久，只能想到用bfs是最好的，但是并不能想到具体每一个变换是怎么处理的（头大） 因为打算系统化学习动态规划篇章，所以现在暂时只学习了一个最简单动态规划版本，是理解了，确实非常巧妙，惊叹ing code: class Solution { p
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摘要：原题在这里： 概述题意，一个m*n的地图，从左上角开始，只能右移和下移，问到达右下角有多少种路径。 这属于很简单的dp类型，如果用dfs的话是肯定会T掉的 analyse: 从左和上两侧边界处理为1后，转移方程很简单的是dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1] code: cla
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摘要：原题在这里： 基于能否到达的基础上，增加了最少次数的条件，且保证一定能够到达。 analyse： mine——定义dp[i]表示到达下标i最少需要次数 那么，初始化有int_max（or 数组长度+1），dp[0]=0 状态转移： 将dp在num[i]范围j取min值(dp[i]+1,dp[i+j]
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摘要：原题在这里： 概述题意： 给定数组num，num[i]表示可以从i开始转移到下一个num数组下标的范围，问能否达到最后一个下标。 理所应当的，很自然的，我想到了dfs 但是dfs效率不高，所以还是写了剪枝——vis标记数组去重。 class Solution { int l; vector<int>
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摘要：原题在这里： 概述题意：给定数字字符串，要求可以转换为对应字母字符串的种数。 'A'->1,'B'->2,...'Z'->26 本来写了一个dfs暴力，果然还是TLE了 code: class Solution { int l, ans; string x; void dfs(int i) { if
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摘要：原题在这里： 题意就不多说了， analyse： 定义dp[i][j]表示两字符串s1[0,i]和s2[0,j]区间的最长公共子序列长度 转移方程： 对于每一个i去遍历s2，有初始化dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]) 当有匹配位置时候也即s1[i]==s2[j],
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