[算法]简单动态规划——三逆数的O(N^2)解法! 问题描述: 三逆数定义:给一个数的序列A[0,1,....N-1]),当i<j<k且A[i]>A[j]>A[k]时,称作ai,aj,ak为一个三逆数. 现在给定一个长度为N的数组,求此数组序列中存在三逆数的总个数. 本人暂时只想到O(N^2)时间复杂度的解法.不知道还没有没更好更快的解法.(谁有更好的解法,欢迎分享~) O(N^3)解法: 这个最直观了,直接三层循环进行统计,即可求和三逆数总和.代码太简单了,就略过了~ O(N^2…

问题描述: 三逆数定义:给一个数的序列A[0,1,....N-1]),当i<j<k且A[i]>A[j]>A[k]时,称作ai,aj,ak为一个三逆数. 现在给定一个长度为N的数组,求此数组序列中存在三逆数的总个数. 本人暂时只想到O(N^2)时间复杂度的解法.不知道还没有没更好更快的解法.(谁有更好的解法,欢迎分享~) O(N^3)解法: 这个最直观了,直接三层循环进行统计,即可求和三逆数总和.代码太简单了,就略过了~ O(N^2)解法: 1.进行预处理,先用R[1..N]数组记录…

今天的题目不是leetcode上面的.只是觉得动态规划还是不算很熟练,就接着找了点DP的题练练 最长递增子序列的长度 题目的意思:传入一个数组,要求出它的最长递增子序列的长度.例如:如在序列1,-1,2,-3,4,-5,6,-7中,最长递增序列为1,2,4,6,所以长度为4. 分析:这道题我们可以用动态规划来做.对于数组的前i个元素,记L(i)为前i个最长递增子序列的长度.我们可以得到状态转移方程:L(i) = max(L(j))+1, 其中j<i, a[j]<a[i]. 这个解法比较容易想出…

class Solution { public: void reverseString(vector<char>& s) { int len=s.size(); char temp; ;i<len/;i++)//前面一半和后面一半交换即可 { temp=s[i]; s[i]=s[len--i]; s[len--i]=temp; } } }; 分析: 如上述,这个题没想太多.…

class Solution { public: int search(vector<int>& nums, int target) { int len=nums.size(); )//两种输入的特殊情况 ; ) ])? :-; ,end=len-; while(start<=end) { +start; if(nums[mid]==target)//两种循环中的特殊情况 return mid; if(start==end) ; else if(nums[end]>nums…

class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { int len=s.size(); ||len==)//边界 return len; vector<int> is_here; ;i<;i++)//ASCII字符一共256个,建立一个辅助空间存储每个字符最后出现的位置 is_here.push_back(-); ; ;//维护两个变量,一个i是当前检测到的字符,一个j是i字符之前无重复的最长子串 ;i<…

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划. 二.基本思想与策略 基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解.依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决…

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划. 二.基本思想与策略 基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解.依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决…

动态规划三要素:重叠⼦问题.最优⼦结构.状态转移⽅程. 动态规划的三个需要明确的点就是「状态」「选择」和「base case」,对应着回溯算法中走过的「路径」,当前的「选择列表」和「结束条件」. 某种程度上说,动态规划的暴力求解阶段就是回溯算法.只是有的问题具有重叠子问题性质,可以用 dp table 或者备忘录优化,将递归树大幅剪枝,这就变成了动态规划. 方法: 状态表示 ->写出状态转移方程 ->确定边界 ->如果用递推,考虑子状态枚举的顺序 最优子结构详解 「最优子结构」是某些问题…

前情提示:Go语言学习者.本文参考https://labuladong.gitee.io/algo,代码自己参考抒写,若有不妥之处,感谢指正 关于golang算法文章,为了便于下载和整理,都已开源放在: https://github.com/honlu/GoLabuladongAlgorithm https://gitee.com/dreamzll/GoLabuladongAlgorithm 方便就请分享,star!备注转载地址!欢迎一起学习和交流! 涉及题目 leetcode 509 斐波那契…