备战蓝桥杯---动态规划(基础3)

本专题主要介绍在求序列的经典问题上dp的应用。

我们上次用前缀和来解决,这次让我们用dp解决把

我们参考不下降子序列的思路,可以令fi为以i结尾的最大字段和,易得:

fi=max(ai,ai+fi-1);

下面是AC代码:

cpp 复制代码
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[200010],dp[200010],n,ans=-9999999;
int main(){
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
	dp[1]=a[1];
	for(int i=2;i<=n;i++){
		dp[i]=max(a[i],a[i]+dp[i-1]);
		ans=max(ans,dp[i]);
	}
	ans=max(ans,dp[1]);
	cout<<ans;
}

接题:

因为是求两个序列,我们把dp弄成二维。

我们令fij为第一个序列前i个与第二个序列前j个的最长公共子序列。

我们可以得出:当两个序列后面加了一个数,那么如果用到了其中一个,那么那个子序列一定就结束了,因为如果后面还有的话其中一个序列一定不符合(因为它后面已经没数了)

根据这个,我们知道如果加的数不同,相当于只有其中一个发挥作用,我们取两个max即可

于是,当s1i==s2j时fij=1+fi-1j-1;

当s1i!=s2j时 fij=max(fi-1j,fij-1)

对于初始条件

s11==s21 f11=1;

s11!=s21 f11=0;

下面是AC代码:

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <string>
using namespace std;
string s1,s2;
int dp[1000][1000];
int main(){
	while(cin>>s1>>s2){
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		for(int i=1;i<=s1.length();i++){
			for(int j=1;j<=s2.length();j++){
				if(s1[i-1]==s2[j-1]) dp[i][j]=1+dp[i-1][j-1];
				else{
					dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
				}
			}
		}
		printf("%d\n",dp[s1.length()][s2.length()]);
	}
}
相关推荐
辰烨chenye3 小时前
LeetCode Hot 100 题解 · 普通数组篇
算法·leetcode·职场和发展
hqyjzsb6 小时前
零 AI 项目经验,学 Python 转型 AI 的正确顺序是什么?
开发语言·人工智能·python·算法·职场和发展·数据挖掘·数据分析
辰烨chenye6 小时前
LeetCode Hot 100 题解 · 二分篇
java·算法·leetcode
微功夫信息技术6 小时前
分层多智能体强化学习驱动的非急救转运公平 - 效率统一调度系统研究与实践
人工智能·学习·算法·动态规划
sanjiaomao3337 小时前
从论文公式到Python实现:用单元测试校验滑动平均算法
python·算法·单元测试
Keven_117 小时前
算法札记:ACM适用的很骚的C++语法(持续更新)
开发语言·c++
乐迪信息7 小时前
如何通过AI防爆摄像机精准判断船舶超速?
大数据·人工智能·算法·安全·目标跟踪
mengzhi啊7 小时前
QPluginLoader 动态 DLL 插件版,支持插件之间通信,广播。请求和应答
c++·qt
大圣编蚕8 小时前
Java ByteArrayInputStream 详解:从入门到实战
java·开发语言·算法
小玮看世界9 小时前
[Python]OD算法在OD实际运用转化参考清单
开发语言·python·算法