动态规划

力扣53. 最大子数组和（动态规划）Problem: 53. 最大子数组和1.定义dp数组：dp[i]表示以nums[i]为结尾的子序列的最大子序列和； 2.状态初始化：dp[0] = nums[0],表示以nums[0]为结尾的子序列的最大子序列和为nums[0]本身； 3.状态转移：注意上述定义的dp表示的实际意义是nums[i]为结尾的子序列的最大子序列和；若当前已经得到dp[i-1],则对于dp[i]我们要么在dp[i-1]的基础上再选择讲nums[i]加进来组成一个以nums[i]为结尾的最大子序列，要么直接选择nums[i]；所

Albert.H.Holmes

C++算法学习心得八.动态规划算法（6）题目描述：给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。

代码随想三刷动态规划篇5链接链接链接链接

DP：斐波那契数列模型动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来求解的算法设计技术。动态规划通常应用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。其基本思想是将问题分解成子问题，分别求解这些子问题，并将其结果保存起来以供后续使用，从而避免重复计算。

简单多状态DP问题多状态动态规划（Multi-State Dynamic Programming, Multi-State DP）问题是动态规划（DP）领域中的一个高级概念，涉及到在算法设计中引入多个状态来描述和解决复杂问题。与传统的单状态DP问题相比，多状态DP问题能够处理更多维度的状态信息，以应对更复杂的决策过程和状态转移关系。

DP:解决路径问题二维动态规划（DP）模型是一种通过引入两个维度的状态和转移方程来解决复杂问题的技术。它在许多优化和组合问题中广泛应用，尤其是那些需要考虑二维数组或矩阵的情况。

代码随想录算法训练营第52天（py）| 动态规划 | 647. 回文子串、516.最长回文子序列力扣链接给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。力扣链接给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。(不要求连续)

LeetCode 2741.特别的排列：状压DP力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/special-permutations/

【LeetCode】53. 最大子数组和刚开始拿到题目，没有什么想法。但是开始分析起来的时候，就立马有思路了。令dp[i] 表示以nums[i]结尾时可以得到的最大子数组和。有了这个假设之后，题目就豁然开朗了。那么dp[i]只有两种情况可以分析：dp[i-1]>0 和 dp[i-1] <0。这两种情况下，分别对应不同的操作：

338. 比特位计数（leetcode）338. 比特位计数（leetcode）给你一个整数 n ，对于 0 <= i <= n 中的每个 i ，计算其二进制表示中 1 的个数，返回一个长度为 n + 1 的数组 ans 作为答案。

花花啊啦啦啦

【代码随想录训练营】【Day 60】【动态规划-13】| Leetcode 647, 516【代码随想录训练营】【Day 60】【动态规划-13】| Leetcode 647, 516

【多维动态规划】Leetcode 97. 交错字符串【中等】给定三个字符串 s1、s2、s3，请你帮忙验证 s3 是否是由 s1 和 s2 交错组成的。两个字符串 s 和 t 交错的定义与过程如下，其中每个字符串都会被分割成若干非空子字符串

图论·多源最短路径Floyd&dijsktra例题地址+dp数组不应该设置为最大值INT_MAX，否则会相加溢出导致数据异常 vector < vector<vector<int>>>dp(n + 1, vector<vector<int>>(n + 1, vector<int>(n + 1, 10009)));

LeetCode 53.最大子数组和（dp）给你一个整数数组 nums ，请你找出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。

代码随想录第36天|动态规划补充: 对二维数组的操作参考343. 整数拆分未弄懂96. 不同的二叉搜索树

【动态规划-状态机模型】：大盗阿福、股票买卖Ⅳ、股票买卖Ⅴ、设计密码【已更新完成】阿福是一名经验丰富的大盗。趁着月黑风高，阿福打算今晚洗劫一条街上的店铺。这条街上一共有 N 家店铺，每家店中都有一些现金。

图论解法：哈密顿通路问题 Leetcode 2741. 特别的排列给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，它包含 n 个互不相同的正整数。如果 nums 的一个排列满足以下条件，我们称它是一个特别的排列：

状态压缩动态规划（State Compression DP）算法详解状态压缩动态规划（State Compression DP）是一种高效解决组合优化问题的技术，特别适用于那些状态空间较大且可以用二进制表示的情况。本文将详细讲解状态压缩DP的原理、常用的位运算技巧、以及具体的例题分析。

小兔子编程

算法学习014 0-1背包问题 c++动态规划算法实现中小学算法思维学习信奥算法解析目录C++0-1背包一、题目要求1、编程实现2、输入输出二、算法分析三、程序编写四、运行结果五、考点分析

大二初学生

刷代码随想录有感（117）：动态规划——打家劫舍(你需要...“考虑”一下?）题干：代码：思路：当前房屋偷与不偷取决于前一个房屋和前两个房屋是否被偷了。发现当前状态和前面状态会有一种依赖关系，那么这种依赖关系都是动规的递推公式。