摘要：
首先来看什么是最长公共子序列：给定两个序列，找到两个序列中均存在的最长公共子序列的长度。子序列需要以相关的顺序呈现，但不必连续。例如，“abc”, “abg”, “bdf”, “aeg”, ‘”acefg”等都是“abcdefg”的子序列。因此，一个长度为n的序列拥有2^n中可能的子序列（序列中的每一个元素只有选或者不选两种可能，因此是2^n）。 Example： LCS for input ... 阅读全文
摘要：
在 Dynamic Programming | Set 1 (Overlapping Subproblems Property) 和 Dynamic Programming | Set 2 (Optimal Substructure Property) 中我们已经讨论了重叠子问题和最优子结构性质，现在我们来看一个可以使用动态规划来解决的问题：最长上升子序列（Longest Increasing S... 阅读全文
摘要：
正如我们在 Dynamic Programming | Set 1 (Overlapping Subproblems Property) 中讨论的那样，当一个问题具有以下2种性质时，建议使用动态规划来求解： 1 重叠子问题（Overlapping Subproblems） 2 最优子结构（Optimal Substructure） 我们已经在 Dynamic Programming | Se... 阅读全文
摘要：
动态规划是这样一种算法范式：将复杂问题划分为子问题来求解，并且将子问题的结果保存下来以避免重复计算。如果一个问题拥有以下两种性质，则建议使用动态规划来求解。 1 重叠子问题（Overlapping Subproblems） 2 最优子结构（Optimal Substructure） 1 重叠子问题 类似于分治法，动态规划将子问题的解合并。当多次需要用到子问题的解时，应当考虑使用动态规划。在... 阅读全文