随笔分类 - 动态规划
摘要：目录 题目 思路和解题方法 c++ 代码 Java 版本（仅供参考） Python 版本（仅供参考） 代码细节： C++ 代码细节解释: Python 代码细节解释: lenyan算法笔记 · 语雀 《lenyan算法笔记》 个人笔记日常更新。含金量不高。/(ㄒoㄒ)/~~ 题目 思路和解题方法 首
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摘要：题目 LCR 100. 三角形最小路径和 中等 相关标签 数组 动态规划 给定一个三角形 triangle ，找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说，如果正位于当
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摘要：题目 42. 接雨水 困难 相关标签 栈 数组 双指针 动态规划 单调栈 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。 示例 1： 输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出：6 解释：上面是由数组 [0,1
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摘要：题目 516. 最长回文子序列 中等 相关标签 字符串 动态规划 给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。 子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。 示例 1： 输入：s = "bbbab" 输出：4 解释：一个可能的最长回
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摘要：题目 647. 回文子串 中等 相关标签 字符串 动态规划 给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。 回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。 子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。 具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的
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摘要：题目 72. 编辑距离 中等 相关标签 字符串 动态规划 给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符删除一个字符替换一个字符 示例 1： 输入：word1 = "horse", wor
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摘要：题目 583. 两个字符串的删除操作 中等 相关标签 字符串 动态规划 给定两个单词 word1 和 word2 ，返回使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数。 每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。 示例 1： 输入: word1 = "sea", word2 = "eat" 输
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摘要：题目 115. 不同的子序列 困难 相关标签 字符串 动态规划 给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数，结果需要对 109 + 7 取模。 示例 1： 输入：s = "rabbbit", t = "rabbit"输出：3解释： 如下所示, 有 3 种可以从 s
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摘要：题目 392. 判断子序列 简单 相关标签 双指针 字符串 动态规划 给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。 进
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摘要：题目 1035. 不相交的线 中等 相关标签 数组 动态规划 在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。 现在，可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线，这些直线需要同时满足满足： nums1[i] == nums2[j]且绘制的直线
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摘要：题目 53. 最大子数组和 中等 相关标签 数组 分治 动态规划 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。 示例 1： 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出：6 解
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摘要：题目 1143. 最长公共子序列 中等 相关标签 字符串 动态规划 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（
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摘要：题目 718. 最长重复子数组 中等 相关标签 数组 二分查找 动态规划 滑动窗口 哈希函数 滚动哈希 给两个整数数组 nums1 和 nums2 ，返回 两个数组中 公共的 、长度最长的子数组的长度 。 示例 1： 输入：nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,
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摘要：题目 674. 最长连续递增序列 简单 相关标签 数组 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列
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摘要：题目 300. 最长递增子序列 中等 相关标签 数组 二分查找 动态规划 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
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摘要：题目 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 中等 相关标签 贪心 数组 动态规划 给定一个整数数组 prices，其中 prices[i]表示第 i 天的股票价格 ；整数 fee 代表了交易股票的手续费用。 你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前
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摘要：题目 309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期 中等 相关标签 数组 动态规划 给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）: 卖出股票后，你无法在第二天买入股
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摘要：题目 188. 买卖股票的最佳时机 IV 困难 相关标签 数组 动态规划 给你一个整数数组 prices 和一个整数 k ，其中 prices[i] 是某支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。也就是说，你最多可以买 k 次，卖 k 次。
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摘要：题目 123. 买卖股票的最佳时机 III 困难 相关标签 数组 动态规划 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输
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摘要：题目 （以前有我贪心解法） 贪心解法 股票问题2https://blog.csdn.net/jgk666666/article/details/133977668 122. 买卖股票的最佳时机 II 中等 相关标签 贪心 数组 动态规划 给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表
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