随笔分类 - leetcode-动态规划
摘要：链接 https://leetcode.cn/problems/house-robber/description/ 思路 相邻的要么选，要么不选。 设置dp[i]表示以nums[i]为结尾的序列的最大收益。所以状态转移方程为：dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2]+nums[i])
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摘要：链接 https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/description/ 思路 经典DP题目。 我们用dp[i]代表了第i个元素为最终子序列长度的最长递增子序列的长度。 总体思想就是，对于某个子序列i，去遍历它前面的dp[
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摘要：链接 https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/description/ 思路 1. 在线处理法：对于一个连续的序列来说，如果它小于0，那么它对于周围所有的数组都是减益效果。试想一下，任何数与负数相加，都小于它本身。根据此，可以用在线处理法，O(n)
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摘要：链接 https://leetcode.cn/problems/jump-game-ii/description/ 思路 最基本的思路，能到达某结点的跳跃方式中，最左边的那个结点是最优的；换句话说，到达左边的结点比到达右边的结点更容易。 所以我们可以写代码模拟，每次都求能达到target_index
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摘要：链接 https://leetcode.cn/problems/generate-parentheses/description/ 分析 这个题目是让生成有效的括号组合，首先我们搞明白一个问题，什么叫有效的括号？ 1. 所有的括号都能找到有效的闭合。 基于此，我们可以认为：左括号数等于右括号数，且从
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摘要：问题描述 https://leetcode.cn/problems/counting-bits/description/ 解题思路 这个题目，看上去是一个动态规划问题。 用dp[i]代表i中1的个数。但我没想明白怎么写状态转移方程。 多写了几组数据，发现有如下规律： 2-->0 3-->1 4-->
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摘要：问题描述 https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-substring/description/ 解题思路 如果一个字符串是回文串，那么它左边接上一个字符，右边接上一个字符，如果这两个字符相等，那这个长字符串必然是回文串。 所以，我们可以从原来
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摘要：问题描述 https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/ 解题思路 买卖股票的最佳时机是一个系列，这是最简单的一个题目。 首先我们定义一个dp数组，数组中元素的含义是，dp[i]代表了第i天为止能够获
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摘要：问题链接 https://leetcode.cn/problems/pascals-triangle-ii/description/ 解题思路 没啥好说的，跟118没区别。 代码 class Solution: def getRow(self, rowIndex: int) -> List[int]
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摘要：问题描述 https://leetcode.cn/problems/pascals-triangle/description/ 解题思路 杨辉三角可以用动态规划来解决，但它的解题思路跟一般的DP不一样，一般的DP只有一个数组，它牵扯到多个数组。 它的状态转移方程是：res[cur][j] = res
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摘要：题目链接 https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/description/ 解题思路 这是一个典型的动态规划题。记住，任何可以用递归解决的问题，就可以用动态规划解决。 动态规划最重要的是想清楚状态转移方程和退出条件（是不是跟递归很像）。 在这个题目里
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