动态规划

冻柠檬飞冰走茶

字母移动游戏题解：贪心求最长可保留连续子串（附 C 实现）这是一个简单而有趣的字母移动游戏。游戏开始时给出两个由小写英文字母组成的字符串 S 和 T。S 与 T 包含的字母完全相同，但排列顺序可能不同；换句话说，S 可以通过打乱 T 中字母的顺序得到。每一步，你可以把 S 中的任意一个字母移动到当前字符串的开头或结尾。请问至少需要多少步，才能把 S 变成 T？

Dream it possible！

LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串（97_C++_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：

[算法实战论：动态规划]回文串问题的dp解法，回文串问题的母题，以及以此为基础的派生题回文串问题一直都很头疼，但是当你学完动态规划的回文串解题思路。我可以保证——90%的回文串问题都会从中等困难题变成简单题。

算法（1）动态规划哈哈哈哈哈哈哈哈哈，今天开个新坑，以后不定期更新算法，正好动态规划我以前有学习过一些，所以今天给大家更新动态规划这个算法：

P1481 魔族密码题目链接：P1481 魔族密码 - 洛谷典型的dp题目首先，如何判断两个单词组成词链？首先后面的一定要比前边的长

【动态规划算法专题】动态规划五部曲实战：泰波那契数、三步问题、最小花费爬楼梯理解：动态规划（Dynamic Programming，简称 DP）就是：把一个大问题拆成一串小问题，把每个小问题的答案存起来，用的时候直接拿，不再重新算一遍。

LeetCode 3665.统计镜子反射路径数目：三个动态规划数组力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/twisted-mirror-path-count/

LeetCode 3882.网格图中最小异或路径：动态规划力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-xor-path-in-a-grid/

P1233 [ICPC 2001 Taejon R] 木棍加工题目链接：P1233 [ICPC 2001 Taejon R] 木棍加工 - 洛谷代码：首先将数组以第一个键进行排序这样就保证了长度在数列是严格递减的

【动态规划: 路径问题】下降路径最小和题目链接：931. 下降路径最小和动态规划（Dynamic programming，简称 DP）是一种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，在查找有很多重叠子问题的情况的最优解时有效。它将问题重新组合成子问题。为了避免多次解决这些子问题，它们的结果都逐渐被计算并被保存，从简单的问题直到整个问题都被解决。因此，动态规划保存递归时的结果，因而不会在解决同样的问题时花费不必要的时间。

【模拟&STL】题解：AT_abc203_e [ABC203E] White Pawn_基础算法_数据结构_STL模板库_AtcoderABC_C++算法竞赛设 N N N 为正整数。有一个 ( 2 N + 1 ) × ( 2 N + 1 ) (2N+1)\times (2N+1) (2N+1)×(2N+1) 的棋盘，行和列的编号分别为 0 0 0 到 2 N 2N 2N，位于第 i i i 行第 j j j 列的格子记作 ( i , j ) (i,j) (i,j)。

440 · 背包问题（三）（无限次数）链接：题解：dp[i][j] 表示前i个物品，凑出不超过j大小，获得最大的价值是多少dp[i][j]前i个物品凑出j个大小的背包，获得的价值是多少

【动态规划: 路径问题】不同路径题目链接：62. 不同路径动态规划（Dynamic programming，简称 DP）是一种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，在查找有很多重叠子问题的情况的最优解时有效。它将问题重新组合成子问题。为了避免多次解决这些子问题，它们的结果都逐渐被计算并被保存，从简单的问题直到整个问题都被解决。因此，动态规划保存递归时的结果，因而不会在解决同样的问题时花费不必要的时间。

动态规划第一章：引论动态规划（Dynamic Programming，简称 DP）是一种通过把大问题拆成小问题，并保存小问题答案来避免重复计算的算法思想。它常用于求最值、计数、可行性判断等问题。

【动态规划: 线性dp】解码方法题目链接：91. 解码方法动态规划（Dynamic programming，简称 DP）是一种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，在查找有很多重叠子问题的情况的最优解时有效。它将问题重新组合成子问题。为了避免多次解决这些子问题，它们的结果都逐渐被计算并被保存，从简单的问题直到整个问题都被解决。因此，动态规划保存递归时的结果，因而不会在解决同样的问题时花费不必要的时间。

SOS DP学习笔记先给一道题目：这就是 SOS DP 的常见形式。SOS DP 本质上就是一个高维前缀和，我们先思考一下二维前缀和是怎么求的：

Leetcode 字符串模板

P8981 「DROI」Round 1 距离题解给定一棵 \(n\) 个点的树，距离 \(\operatorname{dis}(u,v)\) 按点数计。若点对 \((u,v)\) 满足任意点 \(x\) 到 \(u\)、\(v\) 的距离都不超过 \(\operatorname{dis}(u,v)\)，称之为极远点对。设经过点 \(x\) 的极远点对数为 \(v_x\)，求

[动态规划#1] 子数组 | 最大子数组和 | 环形子数组的最大和 | 乘积最大子数组 | 乘积为正数的最长子数组这一系列算法题都属于子数组专题：求数组中连续的一段。这是限制，也是抓手——通过对以该位置为结尾 / 开头设下限制，逐个推导。