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力扣300.最长递增子序列(经典dp)

以xx为后缀的最长递增子序列
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int n=nums.length;
int[]dp=new int[n];
Arrays.fill(dp,1);
int max=1;
for(int i=1;i<n;i++){
for(int j=0;j<i;j++){
if(nums[i]>nums[j])dp[i]=Math.max(dp[j]+1,dp[i]);
}
max=Math.max(dp[i],max);
}
return max;
}
}
力扣375.猜数字II

从[1-i-1] [i+1, 200]里面挑选, 里面不一定谁大谁小
x代表左边所有种情况的最小值,y表示右边的所有最小值
此时为什么要x,y的最大值呢 ,我在根节点处理的是最大情况,确保整个情况都是完胜,即左右都要获得胜利,不管你选什么,我的这个策略都是最好的,优秀的。
class Solution {
int[][]mono;
public int dfs(int l,int r){
//假如==2的时候,那么就是【1,1的区间】那么就这一个数,那就不需要花钱的
//即left==right的时候
if(l>=r)return 0;
if(mono[l][r]!=-1)return mono[l][r];
int min=0x3f3f3f3f;
for(int i=l;i<=r;i++){
//假如i==1的话 就不是合法区间
int x=dfs(l,i-1);
int y=dfs(i+1,r);
//为什么要统计x,y的最大值,因为我找到的是左边,右边满足赢整个游戏的值,因此是最大值
//他的统计左右节点,是不计算当前节点的值,当前节点的值,在下面被添加
min=Math.min(Math.max(x,y)+i,min);
}
mono[l][r]=min;
return min;
}
//最小金额,不是最小次数,因此二分并非最优,所以暴力枚举去判断
public int getMoneyAmount(int n) {
mono=new int[n+1][n+1];
for(int i=0;i<n;i++){
Arrays.fill(mono[i],-1);
}
return dfs(1,n);
}
}
力扣.329矩阵最长的递增子序列

这个有点微微细节的记忆化搜索,跟bfs不同的是,第一个他不用存储是否走过,即vis,因为
不断递增,无需dfs,然后第二个dfs,最开始的值都必须要是1,因为即使没有任何一个值和他匹配递增的关系,他自己也是1个长度。
class Solution {
int[][]mono;
int[]dx={0,0,1,-1};
int[]dy={1,-1,0,0};
public int dfs(int i,int j,int[][] matrix){
int n=matrix.length;
int m=matrix[0].length;
if(mono[i][j]!=-1)return mono[i][j];
int count=0;
for(int k=0;k<4;k++){
int x=i+dx[k];
int y=j+dy[k];
//我找的是递增,所以不可能重复
if(x>=0&&x<n&&y>=0&&y<m&&matrix[x][y]>matrix[i][j]){
count=Math.max(dfs(x,y,matrix)+1,count);
}
}
mono[i][j]=Math.max(count,1);
return mono[i][j];
}
public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
int n=matrix.length;
int m=matrix[0].length;
mono=new int[n][m];
int max=0;
for(int i=0;i<n;i++) {
Arrays.fill(mono[i], -1);
}
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<m;j++){
max=Math.max(max,dfs(i,j,matrix));
}
}
return max;
}
}
力扣.33搜索旋转排序数组

A-B : nums[i]>nums[n-1]
C-D : nums[i]<=nums[n-1]