satsuki26681534

摘要： 题目描述 分析 这道题分析起来并不难。递推公式也能分析出来，但是我当时写的时候疑惑的一个问题就是：如何判断硬币组合的总额刚好等于需要的金额，因为这里的dp数组很明显是组成总金额所需的最少硬币个数。 我试着加了一个数组存储当前情况下的金额。但是想一下就知道这样太笨了。实现起来也特别困难。 首先看一下代 阅读全文

摘要： 题目描述 分析 按动态规划的分析步骤分析的话，代码是不难写出来的，但是写出来后你就会发现，结果不对，多出了很多组合： 解决方法： 什么都不用改，直接把两个循环调换即可。。 理解 如果把背包容量放外层，钱币放里层，则不同面值的钱币就是同时存在的，没有逻辑顺序，这样就会造成1 2 和2 1相互重复的情况 阅读全文

摘要： 题目描述 分析 所谓完全背包就是各种物品的数量为无限的情况，这种题其实想一下是比01背包简单的，因为没有了物品数量的限制，往背包里放物品的过程变得更简单直观了。 很容易得到，在完全背包里只能遍历背包容量，而不能遍历物品，因为这时物品是无限的，这样的话我们只需要一边循环，从dp[0]一直遍历到dp[V 阅读全文

摘要： 题目描述 注意，需要求的是岛屿的数量，而不是岛屿的总面积， 这道题很考验对dfs思路的理解，而不是简单地套用模版。 可以用dfs和bfs两种方法做。 深度优先搜索版本 首先看代码： class Solution { private: int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, -1, 阅读全文

摘要： 思路分析 先前已经做过一道深度优先搜索了，可以看出，DFS比较适合求两点之间的所有路径这样的问题，因为其路径都是逐条求出的，而BFS则可能一下子求出多条路径，适合用来求最短路径。 关于BFS的过程前面已经学习过很多次了，遍历到一个节点时要先保存其所有邻接节点再继续向下遍历，一般是使用一个队列来完成。 阅读全文

摘要： 首先了解一下深度优先搜索和回溯法的区别 可以看出这两种方法在思路上可以说没什么区别，但是由于在具体实现方面的区别，有着不同的应用场景。 我的理解是，回溯法很多时候是应用在抽象的枚举过程中的，而dfs算法很多时候是用在图或者树这种实际的几何图形中的。 比较一下回溯的模版和dfs的模版： dfs思路分析 阅读全文

摘要： 题目描述 分析 各种意义上都很难 的一道回溯题，首先按照回溯模版写就不是很简单，因为path需要在开头的地方加上JFK，另外，判断字典序优先度如果没有写过的话也很难一下子写出来。就算把这些写出来后，在规模比较大的判例上还是会超时或者超内存。 另外，超时或者超内存不一定是代码性能的问题，也可能是几张票 阅读全文

摘要： 题目描述 分析 其实分析起来并不陌生，找到这个集合的子集，并且是这个子集在0和1的个数不超限的前提下长度最大（含的字符串个数最多），但是新奇之处就在于这里有两个指标：0的个数和1的个数。 但是这题并不是多重背包，因为多重背包的情景是背包中有多重不同的物体，而这里背包里的物体只有一种，即01字符串，只 阅读全文

摘要： 题目描述 分析 首先容易想出，dp数组的含义应该是两个字符串的最长公共子序列长度。 当两个字符串中的任意一个长度为0时，对应的LCS为0 由于同时受到两个数组的影响，所以dp数组应该设置为二维数组， 并且有：dp[i][j]代表的是s1的0-i的子序列与s2的0-j的子序列的LCS 然后分析递推公式 阅读全文

摘要： 题目描述 分析 01背包的题做起来最难的是把原问题转化成01背包题，通常需要写出题目中所有的数学关系，对公式进行化简后得到01背包的类型。 在这种情景下还需要重新定义dp数组的含义 于是连带的。dp数组的递推公式也要重新想 大胆的按照五步骤结合题目分析的话其实并不是难到无迹可寻，而如果太死板的套用模 阅读全文