随笔分类 - 动态规划系列
摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 877.石子游戏 上一篇文章 几道智力题 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 1143.最长公共子序列 最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称 LCS）是一道非常经典的面试题目，因为它的解法是典型的二维动态规划，大部分比较困难的字符串问题都和这个问题一个套路，比如说编辑距离。而且，这个算法稍加改造就可以
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 516.最长回文子序列 子序列问题是常见的算法问题，而且并不好解决。 首先，子序列问题本身就相对子串、子数组更困难一些，因为前者是不连续的序列，而后两者是连续的，就算穷举你都不一定会，更别说求解相关的算法问题了。 而且，子序列问题很可能涉及到两个字符串，比如前文
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摘要：这篇文章就给你讲明白两个问题： 1、到底什么才叫「最优子结构」，和动态规划什么关系。 2、为什么动态规划遍历 dp 数组的方式五花八门，有的正着遍历，有的倒着遍历，有的斜着遍历。 一、最优子结构详解 「最优子结构」是某些问题的一种特定性质，并不是动态规划问题专有的。也就是说，很多问题其实都具有最优子
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 1312.让字符串成为回文串的最少插入次数 回文串就是正着读反着读都一样的字符，在笔试面试中经常出现这类问题。 labuladong 公众号有好几篇讲解回文问题的文章，是判断回文串或者寻找最长回文串/子序列的： 判断回文链表 计算最长回文子串 计算最长回文子序列
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 53.最大子序和 最大子数组问题和前文讲过的 经典动态规划：最长递增子序列 的套路非常相似，代表着一类比较特殊的动态规划问题的思路： 思路分析 其实第一次看到这道题，我首先想到的是滑动窗口算法，因为我们前文说过嘛，滑动窗口算法就是专门处理子串/子数组问题的，这里
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摘要：我们号之前写过十几篇动态规划文章，可以说动态规划技巧对于算法效率的提升非常可观，一般来说都能把指数级和阶乘级时间复杂度的算法优化成 O(N^2)，堪称算法界的二向箔，把各路魑魅魍魉统统打成二次元。 但是，动态规划本身也是可以进行阶段性优化的，比如说我们常听说的「状态压缩」技巧，就能够把很多动态规划解
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摘要：本文思路参考自英文版 LeetCode 题解： https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee/discuss/108870/Most-consistent-ways-of-deal
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 312.戳气球 今天我们要聊的这道题「Burst Balloon」和之前我们写过的那篇 经典动态规划：高楼扔鸡蛋问题 分析过的高楼扔鸡蛋问题类似，知名度很高，但难度确实也很大。因此 labuladong 公众号就给这道题赐个座，来看一看这道题目到底有多难。 它是
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 435. 无重叠区间 452.用最少数量的箭引爆气球 什么是贪心算法呢？贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。 比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 198.打家劫舍 213.打家劫舍II 337.打家劫舍III 有读者私下问我 LeetCode 「打家劫舍」系列问题（英文版叫 House Robber）怎么做，我发现这一系列题目的点赞非常之高，是比较有代表性和技巧性的动态规划题目，今天就来聊聊这道题目。 打
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 887.鸡蛋掉落 今天要聊一个很经典的算法问题，若干层楼，若干个鸡蛋，让你算出最少的尝试次数，找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。国内大厂以及谷歌脸书面试都经常考察这道题，只不过他们觉得扔鸡蛋太浪费，改成扔杯子，扔破碗什么的。 具体的问题等会再说，但是这道题的解法技巧很
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 887.鸡蛋掉落 上篇文章聊了高楼扔鸡蛋问题，讲了一种效率不是很高，但是较为容易理解的动态规划解法。后台很多读者问如何更高效地解决这个问题，今天就谈两种思路，来优化一下这个问题，分别是二分查找优化和重新定义状态转移。 如果还不知道高楼扔鸡蛋问题的读者可以看下「经
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 651.四键键盘 PS：现在这到题好想变成会员题目了？我当时做的时候还是免费的。 四键键盘问题很有意思，而且可以明显感受到：对 dp 数组的不同定义需要完全不同的逻辑，从而产生完全不同的解法。 首先看一下题目： 如何在 N 次敲击按钮后得到最多的 A？我们穷举呗
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摘要：读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目： 10.正则表达式匹配 正则表达式是一个非常强力的工具，本文就来具体看一看正则表达式的底层原理是什么。力扣第 10 题「正则表达式匹配」就要求我们实现一个简单的正则匹配算法，包括「.」通配符和「*」通配符。 这两个通配符
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 28.实现 strStr() KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt 算法）是一个著名的字符串匹配算法，效率很高，但是确实有点复杂。 很多读者抱怨 KMP 算法无法理解，这很正常，想到大学教材上关于 KMP 算法的讲解，也不知道有多少未来的 Knut
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 509.斐波那契数 322.零钱兑换 这篇文章是我们号半年前一篇 200 多赞赏的成名之作「动态规划详解」的进阶版。由于账号迁移的原因，旧文无法被搜索到，所以我润色了本文，并添加了更多干货内容，希望本文成为解决动态规划的一部「指导方针」。 动态规划问题（Dyna
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 300.最长上升子序列 也许有读者看了前文 动态规划详解，学会了动态规划的套路：找到了问题的「状态」，明确了 dp 数组/函数的含义，定义了 base case；但是不知道如何确定「选择」，也就是不到状态转移的关系，依然写不出动态规划解法，怎么办？ 不要担心，动
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 72.编辑距离 前几天看了一份鹅场的面试题，算法部分大半是动态规划，最后一题就是写一个计算编辑距离的函数，今天就专门写一篇文章来探讨一下这个问题。 我个人很喜欢编辑距离这个问题，因为它看起来十分困难，解法却出奇得简单漂亮，而且它是少有的比较实用的算法（是的，我承
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摘要：读完本文，你可以去力扣拿下如下题目： 416.分割等和子集 上篇文章 经典动态规划：0-1 背包问题 详解了通用的 0-1 背包问题，今天来看看背包问题的思想能够如何运用到其他算法题目。 而且，不是经常有读者问，怎么将二维动态规划压缩成一维动态规划吗？这就是状态压缩，很容易的，本文也会提及这种技巧。
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