LeetCode 2055 蜡烛之间的盘子 前言: 这个题做的时间略长了,开始的时候打算先定位两个端点的蜡烛,之后在遍历其中的盘子,结果不言而喻,必time limit了,之后就预处理了前x的蜡烛间盘子和前x存在的蜡烛,结果在最后处理数据时不能定位其中的蜡烛,然后就去看题解,结果是预处理分为左右情况(就是我之前没有有效定位需要选中的蜡烛的原因) 题目 给你一个长桌子,桌子上盘子和蜡烛排成一列.给你一个下标从 0 开始的字符串 s ,它只包含字符 '' 和 '|' ,其中 '' 表示一个 盘子 ,…

public static int minDistance(String word1, String word2) { char[] s1 = word1.toCharArray(); char[] s2 = word2.toCharArray(); int len1 = s1.length; int len2 = s2.length; int N = Math.max(len1, len2); int[][] d = new int[N + 1][N + 1]; for (int i = 0;…

因为最近一段时间接触了一些Leetcode上的题目,发现许多题目的解题思路相似,从中其实可以了解某类算法的一些应用场景. 这个随笔系列就是我尝试的分析总结,希望也能给大家一些启发. 动态规划的基本概念 一言以蔽之,动态规划就是将大问题分成小问题,以迭代的方式求解. 可以使用动态规划求解的问题一般有如下的两个特征: 1.有最优子结构(optimal substructure) 即待解决问题的最优解能够通过求解子问题的最优解得到. 2.子问题间有重叠(overlapping subproplems)…

描述 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 = 3).  偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 .示例 2: 输入: [2,…

题目: 关于动态规划类题目的思路如何找在上一篇博客 https://www.cnblogs.com/niuyourou/p/11964842.html 讲的非常清楚了,该博客也成为了了leetcode中戳气球题目点赞和阅读最多的题解(虽然题解本身就很少). 本题的解题路径与上述博客一致,也是从 递归 到 分治 到 动态规划. 各个解法之间的过渡不再赘述,有兴趣的朋友可以看看我的上述博客.https://www.cnblogs.com/niuyourou/p/11964842.html 这次我们只…

leetcode探索中级答案汇总: https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/top-interview-questions-medium/ 1)数组和字符串: leetcode 15 三数之和(medium)排序+双指针 leetcode73 矩阵置零 (medium) 空间节省技巧 leetcode 49 字母异位词分组(medium)排序+哈希 leetcode 3 无重复字符的最长子串(medium) DP leetcode5 最长回文…

5.24周日 下周是新的一周,发布任务 一.leetcode计划题目:300,416,494,474(前四个动态规划)(plus:860),232,225,155(后三个栈) 建议之后可以先做:cs-notes的动态规划 + leetcode 热题100(https://leetcode-cn.com/problemset/hot-100/) ps腾讯题目:(https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/tencent/) 二.复试面试题计划 一周…

算法和数据结构知识点图 首先,了解算法和数据结构有哪些知识点,在后面的学习中有 大局观,对学习和刷题十分有帮助. 下面是我花了一天时间花的算法和数据结构的知识结构,大家可以看看. 后面是为大家 精心挑选的LeetCode题单,并根据题目知识点的类型分好了类别,大家可以根据每个知识点,进行有针对性的刷题. 数据结构 数组&双指针 LeetCode 1. 两数之和 LeetCode 4. 寻找两个正序数组的中位数 LeetCode 15. 三数之和 LeetCode 75. 颜色分类 LeetCod…

新地址体验:http://www.zhouhong.icu/post/139 一.Logstash介绍 Logstash是elastic技术栈中的一个技术.它是一个数据采集引擎,可以从数据库采集数据到es中.我们可以通过设置自增id主键或者时间来控制数据的自动同步,这个id或者时间就是用于给logstash进行识别的 id:假设现在有1000条数据,Logstatsh识别后会进行一次同步,同步完会记录这个id为1000,以后数据库新增数据,那么id会一直累加,Logstatsh会有定时任务,发现…

文献名: DIAlignR provides precise retention time alignment across distant runs in DIA and targeted proteomics(DIAlignR 为DIA和靶向蛋白质组学提供了准确的保留时间对齐的算法) 期刊名:MCP 发表时间:(2019年1月) 单位: 多伦多大学 斯坦福大学   一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 我们提出了一种新的保留时间算法,直接比对原始swathm – ms的二级色…

今天是钟皓曦老师的讲授~ 动态规划 动态规划的三种实现方法: 1.递推: 2.递归: 3.记忆化: 举个例子: 斐波那契数列:0,1,1,2,3,5,8…… Fn = Fn-1 + Fn-2 1.我们直接递推,用别人的结果得到自己的结果: #include<iostream> using namespace std; int main() { cin >> n; f[]=;f[]=; ;a<=n;a++) f[a] = f[a-] + f[a-]; cout <<…

动态规划 三种常见实现方法 对于一个斐波那契数列,我们想要求第n项的值,就需要一项一项的递归来求 来看代码 f[o] = 0; f[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; ++i) f[i] = f[i-1] + f[i-2]; cout << f[n] << endl; 这种的属于用其他的结果来算自己的结,如果我们换一种写法,就成了用自己的值更新别人的值 f[o] = 0; f[1] = 1; for (int i = 0;i <= n; ++…

动态规划 递推  递归   记忆化搜索 斐波那契数列 1.用其他已经计算好的结果计算自己的结果(递推) 2.用自己的值计算别人的值(考虑对之后的项做出的贡献) cin >> n; f[]=;f[]=; ;a<=n;a++) f[a] = f[a-] + f[a-]; ;a<n;a++) { f[a+] += f[a]; f[a+] += f[a]; } 理论上两种方法都是可以的,但有的题一种方法会很难写,另一种方法就很好写,所以两种都需要掌握 3.记忆化搜索 递归处理斐波那契数列的…

汉诺塔简介 最近在看数据结构和算法,遇到了一个非常有意思的问题--汉诺塔问题. 先看下百度百科是怎么定义汉诺塔的规则的: 汉诺塔(又称河内塔)问题是源于印度一个古老传说的益智玩具.大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子,在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘.大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上.并且规定,在小圆盘上不能放大圆盘,在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘. 额,好吧,好像有点啰里啰嗦的.其实一句话就是,在三个柱子之间移动盘子,一次只能移动一个,并…

1.开始 1.1 简介 什么是事件流? 事件流相当于人体的中枢神经系统的数字化.它是 "永远在线 "世界的技术基础,在这个世界里,业务越来越多地被软件定义和自动化,软件的用户更是软件. 从技术上讲,事件流是指以事件流的形式从数据库.传感器.移动设备.云服务和软件应用等事件源中实时捕获数据:将这些事件流持久地存储起来,以便日后检索:对事件流进行实时以及回顾性的操作.处理和反应:并根据需要将事件流路由到不同的目的技术.因此,事件流确保了数据的连续流动和解释,从而使正确的信息在正确的时间和地…

思路:nums为给定的数组,动态规划: 设 一维数组:dp[i] 表示 以第i个元素为结尾的一段最大子序和. 1)若dp[i-1]小于0,则dp[i]加上前面的任意长度的序列和都会小于nums[i],则 dp[i] = nums[i]; 2)  若dp[i-1] 不小于0, 则 dp[i] = dp[i-1] + nums[i]; 边界条件:dp[0] = nums[0]  (nums数组的第一个元素的最大长度就是本身) class Solution { public: int maxSubAr…

Leetcode 413. Arithmetic Slice 算术序列切片(动态规划,暴力) 题目描述 如果一个数组1.至少三个元素2.两两之间差值相同,那么这个数组就是算术序列 比如下面的数组都是算术序列: 1, 3, 5, 7, 9 7, 7, 7, 7 3, -1, -5, -9 但是这一个就不是: 1, 1, 2, 5, 7 求给定数组,能有多少个算术序列 测试样例 Input: [1, 2, 3, 4] Output: 3 有三个算术序列切片: [1,2,3], [2,3,4], [1…

LeetCode探索初级算法 - 动态规划 今天在LeetCode上做了几个简单的动态规划的题目,也算是对动态规划有个基本的了解了.现在对动态规划这个算法做一个简单的总结. 什么是动态规划 动态规划英文 Dynamic Programming,是求解决策过程最优化的数学方法,后来沿用到了编程领域. 动态规划的大致思路是把一个复杂的问题转化成一个分阶段逐步递推的过程,从简单的初始状态一步一步递推,最终得到复杂问题的最优解. 动态规划解决问题的过程分为两步: 寻找状态转移方程 利用状态转移方程式自底…

导言 看了 动态规划(https://www.cnblogs.com/fivestudy/p/11855853.html)的帖子,觉得写的很好,记录下来. 动态规划问题一直是算法面试当中的重点和难点,并且动态规划这种通过空间换取时间的算法思想在实际的工作中也会被频繁用到,这篇文章的目的主要是解释清楚 什么是动态规划,还有就是面对一道动态规划问题,一般的 思考步骤 以及其中的注意事项等等,最后通过几道题目将理论和实践结合. 用一句话解释动态规划就是 “记住你之前做过的事”,如果更准确些,其实是 “…

动态规划:适用于子问题不是独立的情况,也就是各子问题包含子子问题,若用分治算法,则会做很多不必要的工作,重复的求解子问题,动态规划对每个子子问题,只求解一次将其结果保存在一张表中,从而避免重复计算. 动态规划最优化问题中的两个要素:最优子结构和重叠子问题 动态规划是以自底向上的方式来利用最优子结构,寻找问题的一个最优解需要在子问题中做出选择,即选择将用哪一个来求解问题 leetcode中的对应题目 1.其中dp[i]表示i节点的最终要求 Climbing Stairs # step[i] = s…

https://leetcode-cn.com/problems/edit-distance/solution/bian-ji-ju-chi-mian-shi-ti-xiang-jie-by-labuladong/ (思路很好,有图很好理解) 动态规划该如何优化 描述 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&…

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…

以下题号均为LeetCode题号,便于查看原题. 10. Regular Expression Matching 题意:实现字符串的正则匹配,包含'.' 和 '*'.'.' 匹配任意一个字符,"*" 匹配 '*' 之前的0个或多个字符. example: isMatch("aa","a") → false isMatch("aa","aa") → true isMatch("aaa",&…

快速上手leetcode动态规划题 我现在是初学的状态,在此来记录我的刷题过程,便于以后复习巩固. 我leetcode从动态规划开始刷,语言用的java. 一.了解动态规划 我上网查了一下动态规划,了解到动态规划是“带有备忘录的递归”, 而大多数用来理解动态规划的例子都是斐波那契数列,就是那个经典的递归式 f(i)=f(i-1)+f(i-2) ,f(1)=f(2)=1 那么我们就可以得到很多式子,比如求f(5): f(5)=f(4)+f(3); f(4)=f(3)+f(2); f(3)=f(2)…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天给大家分享的是LeetCode当中的32题,这是一道Hard难度的题.也是一道经典的字符串处理问题,在接下来的文章当中,我们会详细地解读有关它的三个解法. 希望大家不要被题目上的标记吓到,虽然这题标着难度是Hard,但其实真的不难.我自信你们看完文章之后也一定会这么觉得. 链接 Longest Valid Parentheses 难度 Hard 描述 给定一个只包含左右括号的字符串,返回最长能够组成合法括号的长度 Given a s…

题目: 一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求,每个预约都可以选择接或不接.在每次预约服务之间要有休息时间,因此她不能接受相邻的预约.给定一个预约请求序列,替按摩师找到最优的预约集合(总预约时间最长),返回总的分钟数. 注意:本题相对原题稍作改动 示例 1: 输入: [1,2,3,1] 输出: 4 解释: 选择 1 号预约和 3 号预约,总时长 = 1 + 3 = 4. 示例 2: 输入: [2,7,9,3,1] 输出: 12 解释: 选择 1 号预约. 3 号预约和 5 号预约,总时长 =…

动态规划属于技巧性比较强的题目,如果看到过原题的话,对解题很有帮助 55. Jump Game Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the first index of the array. Each element in the array represents your maximum jump length at that position. Determine if you ar…

You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security system connected and it will autom…

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…

之前只是知道动态规划是通过组合子问题来解决原问题的,但是如何分析,如何应用一直都是一头雾水.最近在leetcode中发现有好几道题都可以用动态规划方法进行解决,就此做下笔录. 动态规划:应用于子问题重叠情况,原问题的多个子问题间可能含有相同的子子问题,当然,关于将原问题分解成子问题的思路,分治算法也是可行的,但是如果采用分治递归来解决就会出现一些问题.在重复的子问题的计算中,分治算法会忽略到重复问题,也就是说相同的问题,分治算法会计算多次,这样效率会很低.而动态规划算法会仔细安排求解顺序,对每个…