Leetcode之动态规划(DP)专题-1025. 除数博弈(Divisor Game) 爱丽丝和鲍勃一起玩游戏,他们轮流行动.爱丽丝先手开局. 最初,黑板上有一个数字 N .在每个玩家的回合,玩家需要执行以下操作: 选出任一 x,满足 0 < x < N 且 N % x == 0 . 用 N - x 替换黑板上的数字 N . 如果玩家无法执行这些操作,就会输掉游戏. 只有在爱丽丝在游戏中取得胜利时才返回 True,否则返回 false.假设两个玩家都以最佳状态参与游戏. 示例 1: 输入:2…

貌似开坑还挺好玩的...开一个来玩玩=v=... 正好自己dp不是很熟悉,就开个坑来练练吧...先练个50题?小目标... 好像有点多啊QAQ 既然是开坑,之前写的都不要了! 50/50 1.洛谷P3399 丝绸之路 简单的线性dp 点我看题 因为是开坑所以题意就不讲了,自己看题吧,一些题意比较迷的会讲一下. 这题其实还挺简单的. 设 f[i,j] 表示到第 i 个城市用了 j 天所需要的最小疲劳值. 很快dp方程就出来了.  f[i,j]=min(f[i,j-1],f[i-1,j-1]+d[i…

Alice and Bob take turns playing a game, with Alice starting first. Initially, there is a number N on the chalkboard.  On each player's turn, that player makes a move consisting of: Choosing any x with 0 < x < N and N % x == 0. Replacing the number …

Leetcode之动态规划(DP)专题-983. 最低票价(Minimum Cost For Tickets) 在一个火车旅行很受欢迎的国度,你提前一年计划了一些火车旅行.在接下来的一年里,你要旅行的日子将以一个名为 days 的数组给出.每一项是一个从 1 到 365 的整数. 火车票有三种不同的销售方式: 一张为期一天的通行证售价为 costs[0] 美元: 一张为期七天的通行证售价为 costs[1] 美元: 一张为期三十天的通行证售价为 costs[2] 美元. 通行证允许数天无限制的旅…

Leetcode之动态规划(DP)专题-647. 回文子串(Palindromic Substrings) 给定一个字符串,你的任务是计算这个字符串中有多少个回文子串. 具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被计为是不同的子串. 示例 1: 输入: "abc" 输出: 3 解释: 三个回文子串: "a", "b", "c". 示例 2: 输入: "aaa" 输出: 6 说明: 6个回…

Leetcode之动态规划(DP)专题-474. 一和零(Ones and Zeroes) 在计算机界中,我们总是追求用有限的资源获取最大的收益. 现在,假设你分别支配着 m 个 0 和 n 个 1.另外,还有一个仅包含 0 和 1 字符串的数组. 你的任务是使用给定的 m 个 0 和 n 个 1 ,找到能拼出存在于数组中的字符串的最大数量.每个 0 和 1 至多被使用一次. 注意: 给定 0 和 1 的数量都不会超过 100. 给定字符串数组的长度不会超过 600. 示例 1: 输入: Arr…

Leetcode之动态规划(DP)专题-486. 预测赢家(Predict the Winner) 给定一个表示分数的非负整数数组. 玩家1从数组任意一端拿取一个分数,随后玩家2继续从剩余数组任意一端拿取分数,然后玩家1拿,…….每次一个玩家只能拿取一个分数,分数被拿取之后不再可取.直到没有剩余分数可取时游戏结束.最终获得分数总和最多的玩家获胜. 给定一个表示分数的数组,预测玩家1是否会成为赢家.你可以假设每个玩家的玩法都会使他的分数最大化. 示例 1: 输入: [1, 5, 2] 输出: Fa…

Leetcode之动态规划(DP)专题-264. 丑数 II(Ugly Number II) 编写一个程序,找出第 n 个丑数. 丑数就是只包含质因数 2, 3, 5 的正整数. 示例: 输入: n = 10 输出: 12 解释: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 是前 10 个丑数. 说明: 1 是丑数. n 不超过1690. dp含义: dp[i]表示第i-1个丑数. class Solution { public int nthUglyNumber(int n)…

Leetcode之动态规划(DP)专题-198. 打家劫舍(House Robber) 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋.每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警. 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你在不触动警报装置的情况下,能够偷窃到的最高金额. 示例 1: 输入: [1,2,3,1] 输出: 4 解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ,然后偷窃 3 号房屋 (金额…

Leetcode之动态规划(DP)专题-121. 买卖股票的最佳时机(Best Time to Buy and Sell Stock) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算…

Leetcode之动态规划(DP)专题-122. 买卖股票的最佳时机 II(Best Time to Buy and Sell Stock II) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你可以尽可能地完成更…

Leetcode之动态规划(DP)专题-123. 买卖股票的最佳时机 III(Best Time to Buy and Sell Stock III) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你最多可以完…

Leetcode之动态规划(DP)专题-188. 买卖股票的最佳时机 IV(Best Time to Buy and Sell Stock IV) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你最多可以完成 …

Leetcode之动态规划(DP)专题-309. 最佳买卖股票时机含冷冻期(Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个整数数组,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 .​ 设计一个算法计算出最大利润.在满足…

Leetcode之动态规划(DP)专题-714. 买卖股票的最佳时机含手续费(Best Time to Buy and Sell Stock with Transaction Fee) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个整数数组 prices,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 :非负整数…

Leetcode之动态规划(DP)专题-746. 使用最小花费爬楼梯(Min Cost Climbing Stairs) 数组的每个索引做为一个阶梯,第 i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i](索引从0开始). 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值,然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯. 您需要找到达到楼层顶部的最低花费.在开始时,你可以选择从索引为 0 或 1 的元素作为初始阶梯. 示例 1: 输入: cost = [10, 15, 20] 输出: 15 解释: 最…

Leetcode之动态规划(DP)专题-877. 石子游戏(Stone Game) 亚历克斯和李用几堆石子在做游戏.偶数堆石子排成一行,每堆都有正整数颗石子 piles[i] . 游戏以谁手中的石子最多来决出胜负.石子的总数是奇数,所以没有平局. 亚历克斯和李轮流进行,亚历克斯先开始. 每回合,玩家从行的开始或结束处取走整堆石头. 这种情况一直持续到没有更多的石子堆为止,此时手中石子最多的玩家获胜. 假设亚历克斯和李都发挥出最佳水平,当亚历克斯赢得比赛时返回 true ,当李赢得比赛时返回 fa…

Leetcode之动态规划(DP)专题-392. 判断子序列(Is Subsequence) 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列. 你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母.字符串 t 可能会很长(长度 ~= 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <=100). 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串.(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec…

Leetcode之动态规划(DP)专题-413. 等差数列划分(Arithmetic Slices) 如果一个数列至少有三个元素,并且任意两个相邻元素之差相同,则称该数列为等差数列. 例如,以下数列为等差数列: 1, 3, 5, 7, 9 7, 7, 7, 7 3, -1, -5, -9 以下数列不是等差数列. 1, 1, 2, 5, 7 数组 A 包含 N 个数,且索引从0开始.数组 A 的一个子数组划分为数组 (P, Q),P 与 Q 是整数且满足 0<=P<Q<N . 如果满足以下…

Leetcode之动态规划(DP)专题-931. 下降路径最小和(Minimum Falling Path Sum) 给定一个方形整数数组 A,我们想要得到通过 A 的下降路径的最小和. 下降路径可以从第一行中的任何元素开始,并从每一行中选择一个元素.在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列. 示例: 输入:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出:12 解释: 可能的下降路径有: [1,4,7], [1,4,8], [1,5,7], [1,5,8], [1,5,9] [2…

Leetcode之动态规划(DP)专题-712. 两个字符串的最小ASCII删除和(Minimum ASCII Delete Sum for Two Strings) 给定两个字符串s1, s2,找到使两个字符串相等所需删除字符的ASCII值的最小和. 示例 1: 输入: s1 = "sea", s2 = "eat" 输出: 231 解释: 在 "sea" 中删除 "s" 并将 "s" 的值(115)加入总…

Leetcode之动态规划(DP)专题-72. 编辑距离(Edit Distance) 给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 . 你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> r…

Leetcode之动态规划(DP)专题-63. 不同路径 II(Unique Paths II) 初级题目:Leetcode之动态规划(DP)专题-62. 不同路径(Unique Paths) 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”). 现在考虑网格中有障碍物.那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径? 网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表…

Leetcode之动态规划(DP)专题-62. 不同路径(Unique Paths) 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”). 问总共有多少条不同的路径? 例如,上图是一个7 x 3 的网格.有多少可能的路径? 说明:m 和 n 的值均不超过 100. 示例 1: 输入: m = 3, n = 2 输出: 3 解释: 从左上角开始,总共有 3 条路径…

Leetcode之动态规划(DP)专题-53. 最大子序和(Maximum Subarray) 给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和. 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6. 进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解. 定义:dp[i] 表示从起点到index=i的这个段内的最大子序和. 例如:d…

Leetcode之动态规划(DP)专题-64. 最小路径和(Minimum Path Sum) 给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 示例: 输入: [   [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. 找从左上角0,0到右下角的最短路径. DP:我们每个点(x,y)都可以表示为dp[x][y] = max( grid…

Leetcode之动态规划(DP)专题-338. 比特位计数(Counting Bits) 给定一个非负整数 num.对于 0 ≤ i ≤ num 范围中的每个数字 i ,计算其二进制数中的 1 的数目并将它们作为数组返回. 示例 1: 输入: 2 输出: [0,1,1] 示例 2: 输入: 5 输出: [0,1,1,2,1,2] 进阶: 给出时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的解答非常容易.但你可以在线性时间O(n)内用一趟扫描做到吗? 要求算法的空间复杂度为O(n). 你能…

写一写要讲什么免得忘记了.DP的优化. 大概围绕着"是什么","有什么用","怎么用"三个方面讲. 主要是<算法竞赛入门经典>里的题目讲解,但是有些过于简单的删去了,添加了一些不怎么简单的省选题目作为例子 这里的DP优化都是涉及到O(nk)到O(nk-1)方法比较巧妙也有用到数学里面的定理之类. 所以秉着由易到难的原则,安排内容如下: 专题1:动态规划基础知识和计数DP.数位DP(几大类DP的类型介绍) 专题2:DP的简单优化(稍微提…

目录 leetcode笔记 动态规划在字符串匹配中的应用 0 参考文献 1. [10. Regular Expression Matching] 1.1 题目 1.2 思路 && 解题方法 1.3 实现 2. [44. Wildcard Matching] 2.1 题目 2.2 思路 && 解题方法 2.3 实现 3. [97. Interleaving String] 3.1 题目 3.2 思路 && 解题方法 3.3 实现 leetcode笔记 动态规划…

一.概念:动态规划dp:是一种分阶段求解决策问题的数学思想. 总结起来就一句话:大事化小,小事化了 二.例子 1.走台阶问题 F(10):10级台阶的走法数量 所以:F(10)=F(9)+F(8) F(9)=F(8)+F(7),F(8)=F(7)+F(6)  ....... 我们把一个复杂的问题分阶段进行简化,逐步简化成简单的问题.这就是动态规划的思想. 当只有一级台阶和两级台阶的时候,走法为1和2. 由此归纳出公式: F(1)=1 F(2)=2 F(n)=F(n-1)+F(n-2)  (n>=…