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动态规划——53. 最大子序和 题目： 思路： dp数组的定义：dp[n] 代表在nums[n]时的最大子序和。 base_case：dp[0] = nums[0] 状态转移方程：dp[i] = max(nums[i], dp[i-1]+nums[i]) 设置一个res存储最大自序和。 代码： cl 阅读全文
posted @ 2021-05-13 19:55
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动态规划——NC19. 子数组的最大累加和问题 题目： 思路： dp数组的定义：dp[m] 代表在arr[m]时的最大子数组和 base_case： 状态转移方程：化简了，思路就是要么加入之前的，要么另起炉灶。 代码： class Solution { public: /** * max sum o 阅读全文
posted @ 2021-05-06 20:37
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动态规划——1312. 让字符串成为回文串的最少插入次数 题目： 思路： dp数组的定义：dp[i] [j] 代表的是字符串s [i, ... , j]成为回文串的最少插入次数 base_case：i == j 时，dp[i] [j] = 0 状态转移方程：咋想的呢就是相等的话，就不变； 不相等的话 阅读全文
posted @ 2021-05-05 15:01
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动态规划——72. 编辑距离 题目： 思路： dp数组的定义：dp[i] [j]代表word1[0, ... , i], word2[0, ... , j]的最小编辑距离。 base_case：就是分别考虑i=0的情况 for(int i = 0; i <= m; i++){dp[i][0] = i 阅读全文
posted @ 2021-05-05 11:53
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动态规划——516. 最长回文子序列 题目： 思路： dp数组的定义：dp[i] [j]代表在字串s [i , ... , j ] 中，最长回文子序列的长度。 base_case：dp[i] [i] = 1 状态转移方程： if (s[i] == s[j]) // 它俩一定在最长回文子序列中 dp[ 阅读全文
posted @ 2021-05-05 10:38
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动态规划——712. 两个字符串的最小ASCII删除和 题目： 思路： 这题还是装换为最长公共子序列问题，然后的这题特殊的是ascii码值. 所以我们的dp数组定义变为:dp[i] [j]代表 str1[0 , ... , i] 和 str2[0 , ... , j] 最长公共子序列的ascii码值 阅读全文
posted @ 2021-05-03 21:25
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动态规划——583. 两个字符串的删除操作 题目： 思路： 就是要把问题转换一下，他说是求word1和word2相同所需的最小步数，其实就是求word1和word2分别变为他们的最长公共子序列的最小步数和。然后问题就变为了最长公共子序列问题，继续求解就行了。 代码： class Solution { 阅读全文
posted @ 2021-05-03 20:49
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动态规划——1143. 最长公共子序列 题目： 思路： dp数组的定义：二维dp数组，dp[i] [j]代表在text1[0, ... , i-1]和text2[0, ... , j-1]时，两个字符串的最长公共子序列的长度。 base_case:dp[0] [j] = dp[i] [0] =0 状 阅读全文
posted @ 2021-05-03 11:01
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动态规划——剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和 题目： 思路： dp数组的定义：dp[i]是以 nums[i] 结尾的最大子数组和。 base_case：dp[0] = nums[0] 状态转移方程:dp[i]有两种「选择」，要么与前面的相邻子数组连接，形成一个和更大的子数组；要么不与前面 阅读全文
posted @ 2021-05-03 10:05
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二叉搜索树——230. 二叉搜索树中第K小的元素 题目： 思路： 中序遍历+辅助计数，到k了就输出就行。 代码： class Solution { public: // 计数 int n=0; // 存放结果 int res; int kthSmallest(TreeNode* root, int 阅读全文
posted @ 2021-04-25 20:40
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