1143.最长公共子序列
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求解思路
动规五部曲
1.确定dp数组及其下标含义:
dp[i][j]:长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j],这里不定义成以 i 和 j为结尾是为了简化dp数组第一行和第一列的初始化逻辑。
2.确定递推公式:
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,那么找到了一个公共元素,所以dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同,那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列,取最大的。
3.dp数组的初始化:
test1[0, i-1]和空串的最长公共子序列自然是0,所以dp[i][0] = 0,同理dp[0][j]也是0。
其他下标都是随着递推公式逐步覆盖,初始为多少都可以,那么就统一初始为0。
4.确定遍历顺序
从递推公式,可以看出,有三个方向可以推出dp[i][j],如图
为了在递推的过程中,这三个方向都是经过计算的数值,所以要从前向后,从上到下来遍历这个矩阵。
5.举例推导dp数组
以输入:text1 = "abcde", text2 = "ace" 为例,dp状态如图
代码
class Solution {
public:
int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
vector<vector<int>> dp(text1.size()+1, vector<int>(text2.size()+1));
for (int i = 1; i <= text1.size(); i++){
for (int j = 1; j <= text2.size(); j++){
if (text1[i-1] == text2[j-1]){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
}
else{
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
return dp[text1.size()][text2.size()];
}
};
1035.不相交的线
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求解思路
其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度,代码都不用改
代码
略
53. 最大子序和
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求解思路
动规五部曲
1.确定dp数组及其下标含义
包括下标i(以nums[i]为结尾)的最大连续子序列和为dp[i]。
2.确定递推公式
dp[i]只有两个方向可以推出来:
- dp[i - 1] + nums[i],即:nums[i]加入当前连续子序列和
- nums[i],即:从头开始计算当前连续子序列和
取最大的,所以dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i])
3.dp数组的初始化
dp[0]应为nums[0]即dp[0] = nums[0]
4.确定遍历顺序
递推公式中dp[i]依赖于dp[i - 1]的状态,需要从前向后遍历
5.举例推导dp数组
以示例一为例,输入:nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],对应的dp状态如下
代码
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<int> dp(n, 0);
dp[0] = nums[0];
int result = nums[0];
for (int i = 1; i < n; i++){
dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i]);
result = max(result, dp[i]);
}
return result;
}
};