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动态规划的解题套路leetcode案例分析

今天我们来讲解leetcode案例分析,如何动态规划的解题套路,态规划的核心思想,以前经常会遇到动态规划类型题目。动态规划问题非常非常经典,也很有技巧性,一般大厂都非常喜欢问。下面一起来学习动态规划的套路,文章要有不正确的地方,欢迎大家来吐槽,感谢感谢~什么是动态规划?动态规划的核心思想一个例子走进动态规划动态规划的解题套路leetcode案例分析公众号:捡田螺的小男孩什么是动态规划?动态规划(英语:Dynamicprogramming,简称DP),是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重

动态规划的解题套路leetcode案例分析

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LeetCode 977. 有序数组的平方

给你一个按非递减顺序排序的整数数组nums,返回每个数字的平方组成的新数组,要求也按非递减顺序排序。 示例1:输入:nums=[-4,-1,0,3,10]输出:[0,1,9,16,100]解释:平方后,数组变为[16,1,0,9,100]排序后,数组变为[0,1,9,16,100]示例2:输入:nums=[-7,-3,2,3,11]输出:[4,9,9,49,121] 提示:1-104nums已按非递减顺序排序 进阶:请你设计时间复杂度为O(n)的算法解决本问题 分析:  不能忽略题干的信息:数组本身为非递减的顺序,由此可分为三种情况讨论:  1、数组元素全都大于等于0,此时返回数组元素自身的平

LeetCode 977. 有序数组的平方

给你一个按非递减顺序排序的整数数组nums,返回每个数字的平方组成的新数组,要求也按非递减顺序排序。 示例1:输入:nums=[-4,-1,0,3,10]输出:[0,1,9,16,100]解释:平方后,数组变为[16,1,0,9,100]排序后,数组变为[0,1,9,16,100]示例2:输入:nums=[-7,-3,2,3,11]输出:[4,9,9,49,121] 提示:1-104nums已按非递减顺序排序 进阶:请你设计时间复杂度为O(n)的算法解决本问题 分析:  不能忽略题干的信息:数组本身为非递减的顺序,由此可分为三种情况讨论:  1、数组元素全都大于等于0,此时返回数组元素自身的平

[牛客BM49&LeetCode227]基本计算器-双栈递归方法-最易理解

双栈+递归方法比目前官网题解更容易理解且简单的方法。双栈:一个栈用于存放数字,一个用于存放符号。递归:括号内表达式求值作为返回值,减少处理括号时边界条件的难度。基本思想:参考人计算的思维,如果[后入栈的运算符优先级]大于[先入栈的运算符优先级],那么进行计算。奇怪的细节:1.考虑字符串开始就有可能出现负号和正号,因此在两个栈的开头分别插入'0'、'-'或'0'、'+'。2.int相加时中间结果可能溢出,使用longlong保存结果。另外:这里使用递归和传统递归模板不同,传统模板如下:=1=if(终止条件)return;=2=[向下传递时]逻辑处理(可能有,也可能没有,具体问题具体分析)=3=递

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[牛客BM70&LeetCode322]零钱兑换Ⅰ——DFS,记忆化搜索,动态规划(C++)

题目描述给你一个整数数组arr,表示不同面额的硬币;以及一个整数aim,表示需要放入钱包的目标金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回-1。每种硬币的数量无限。用例1:输入:[1,2,3],6输出:2(即3+3)思路一:深度优先搜索本题自然可以通过遍历所有可能的硬币组合以求得最少的硬币数量。每次都选择三种面额(以用例1举例)中的一枚放入到钱包中,直到钱包达到目标金额。上面这个思路其实就是深度优先搜索的方法(DFS)。递归深度就是使用的硬币的个数。然而这种方式将会出现大量的重复计算,比如用例中:6-2=4,6-1-1=4;导致4这个节点会被多

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LeetCode - 数组的改变和移动

1.数组的改变和移动总结1.1数组的改变数组在内存中是一块连续的内存空间,我们可以直接通过下标进行访问,并进行修改。在Java中,对于List类型来说,我们可以通过set(idx,element)方法将idx位置的元素进行修改。1.2数组的移动数组的移动不能通过一条语句来实现,通常来说需要通过:插入、删除或者多次交换来实现。1.3数组的插入数组的插入比较麻烦,我们想要在下标为k的位置插入一个元素时,首先需要将k及以后的元素往后移动一个位置,然后再将元素插入到k的位置处。在Java中,对于List类型来说,我们可以通过add(idx,element)方法将元素添加到idx下标处。1.4数组的删除

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