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LeetCode 1143.最长公共子序列
动态规划五步曲:
1.确定dp[i][j]的含义
2.找出递推公式
3.初始化dp数组
4.确定遍历顺序
5.打印dp数组
LeetCode 1035.不相交的线
LeetCode 53.最大子序列和(动态规划)
动态规划五步曲:
1.确定dp[i]的含义
2.找出递推公式
3.初始化dp数组
4.确定遍历方向
5.打印dp数组
LeetCode 1143.最长公共子序列
文章讲解:代码随想录
视频讲解:动态规划子序列问题经典题目 | LeetCode:1143.最长公共子序列_哔哩哔哩_bilibili
力扣题目:LeetCode 1143.最长公共子序列
动态规划五步曲:
1.确定dp[i][j]的含义
dp[i][j]:在nums1[i]和nums2[j]中所对应的最长公共最长子序列的最大长度为dp[i][j]
2.找出递推公式
if(char1 == char2){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
}else{
dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
3.初始化dp数组
dp[i][0] = 0;
dp[j][0] = 0;
4.确定遍历顺序
从前往后,从上往下遍历
5.打印dp数组
代码如下(java):
class Solution {
public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1];
for(int i = 1; i <= text1.length(); i++){
char char1 = text1.charAt(i-1);
for(int j = 1; j <= text2.length(); j++){
char char2 = text2.charAt(j-1);
if(char1 == char2){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
}else{
dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
return dp[text1.length()][text2.length()];
}
}
LeetCode 1035.不相交的线
文章讲解:代码随想录
视频讲解:动态规划之子序列问题,换汤不换药 | LeetCode:1035.不相交的线_哔哩哔哩_bilibili
力扣题目:LeetCode 1035.不相交的线
本题属于最长公共子序列套壳问题,只要理解不相交的线,实际上就是要求最长公共子序列。
代码如下(java):
class Solution {
public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {
int[][] dp = new int[nums1.length + 1][nums2.length + 1];
for(int i = 1; i <= nums1.length; i++){
for(int j = 1; j <= nums2.length; j++){
if(nums1[i-1] == nums2[j-1]){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
}else{
dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
return dp[nums1.length][nums2.length];
}
}
LeetCode 53.最大子序列和(动态规划)
文章讲解:代码随想录
视频讲解:看起来复杂,其实是简单动态规划 | LeetCode:53.最大子序和_哔哩哔哩_bilibili
力扣题目:LeetCode 53.最大子序列和(动态规划)
动态规划五步曲:
1.确定dp[i]的含义
dp[i]:下标为i的最大子数组和为dp[i]
2.找出递推公式
dp[i] = Math.max(dp[i-1]+nums[i], nums[i]);
3.初始化dp数组
dp[0] = nums[0];
int res = nums[0];
4.确定遍历方向
从前往后遍历
5.打印dp数组
代码如下(Java):
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums.length == 1) return nums[0];
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = nums[0];
int res = nums[0];
for(int i = 1; i < nums.length; i++){
dp[i] = Math.max(dp[i-1]+nums[i], nums[i]);
res = Math.max(res, dp[i]);
}
return res;
}
}