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算法专题】动态规划之子序列问题

动态规划5.0 动态规划 - - - 子序列问题(数组中不连续的一段) 1....子序列 可以通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得,剩下的元素保持其原始顺序。 给你一个整数数组 nums ,返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。...但是,问题来了,如果状态表示这样定义的话,以 i 位置为结尾的最长摆动序列的长度我们没法从之前的状态推导出来。因为我们不知道前一个最长摆动序列的结尾处是递增的,还是递减的。...综上,因为题目需要返回的是最长子序列的长度所以 f[i] 的状态转移方程为 f[i] = max(g[j] + 1, f[i]) ,注意使用 g[j] 时需要判断; 对于 g[i] ,我们可以根据「子序列的构成方式...那么问题就来了,我们都不知道以 i 为结尾的最长递增子序列的「长度」是多少,我怎么知道最长递增子序列的个数呢?

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长子数组长度问题

一、无序数组累加和为k的最长子数组长度 给定一个无序数组arr,其中元素可正,可负,可0,给定一个整数k。求arr所有的子数组中累加和为k的最长子数组长度。...求arr所有的子数组中正数与负数个数相等的最长子数组长度。 将数组所有的正数都变为1,负数都变为-1,0不变,然后求累加和为0的最长子数组长度。...求arr所有的子数组中0和1个数相等的最长子数组长度 将数组所有的0全部变成-1,1不变,然后求累加和为0的最长子数组长度。...三、全是正数的数组累加和为k的最长子数组长度 public static int longestSubArrayInPosArrary(int[] arr, int aim){ if (arr...arr[left]; left++; } } return res; } 两个指针,构成一个窗口,然后向右滑动 四、全是正数的数组累加和为k的最长子数组长度

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区间问题之ST表算法

区间问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query,即区间值查询)问题的离线算法。...ST算法描述:首先明确解决的是区间问题,那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10],长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间,那么对于dp[i][j],i表示区间起点,j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间值,那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r],查询该区间的最大值/最小值,问题转化为从l向右覆盖2^k个数,从r向左覆盖2^k个数,一定覆盖整个区间[l, r],虽然会有重复覆盖,但不影响结果。

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最大子序列问题算法优化

---- 算法三:分治(divide-and-conquer)策略 分治策略: 分:把问题分成若干个(通常是两个)规模相当的子问题,然后递归地对它们求解。...治:将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作,最后得到整个问题的解。 在这个问题中,最大子序列和可能在三处出现:即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...故该序列的最大子序列和为max(6,4,0)= 6。 时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大子序列问题所花费的时间。...---- 算法四: 算法三利用递归较好的解决了最大子序列问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的算法?...不仅如此,在任意时刻,该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案(其他算法即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的算法叫做联机算法(online algorithm)。

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最大子序列问题算法优化

算法三:分治(divide-and-conquer)策略 分治策略: 分:把问题分成若干个(通常是两个)规模相当的子问题,然后递归地对它们求解。...治:将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作,最后得到整个问题的解。 在这个问题中,最大子序列和可能在三处出现:即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...故该序列的最大子序列和为max(6,4,0)= 6。 时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大子序列问题所花费的时间。...算法四: 算法三利用递归较好的解决了最大子序列问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的算法?先上代码!...不仅如此,在任意时刻,该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案(其他算法即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的算法叫做联机算法(online algorithm)。

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【leetcode算法-无重复字符的最长子串】

给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。...示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。...滑动窗口是数组/字符串问题中常用的 抽象概念。 窗口通常是在数组/字符串中由开始和结束索引定义的一系列元素的集合,即 [i, j)(左闭,右开)。而滑动窗口是可以将两个边界向某一方向“滑动”的窗口。...回到我们的问题,我们使用 HashSet 将字符存储在当前窗口 [i, j)(最初 j = i)中。 然后我们向右侧滑动索引 j,如果它不在 HashSet 中,我们会继续滑动 j。...此时,我们找到的没有重复字符的最长子字符串将会以索引 i开头。如果我们对所有的 i 这样做,就可以得到答案。

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算法序列

以下给出百度百科的解释“排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的随意序列,又一次排列成一个keyword有序的序列。”...为了提高计算机的执行效率,人们不断改进各种排序算法。这些算法从不同的角度展示了算法设计的某些重要原则和技巧。...加上自己的理解将各自算法的核心用尽量简单的一句话画出的一张思维导图: 4.这样做的优点 仅仅要知道各自算法的性能特点,包含时间复杂度、空间复杂度和稳定性,才干选择合适的算法解决这个问题,从而提高算法计算的效率...以下是各种算法的性能參数表: 谁刚开始学习。如果有什么错误,我们对此表示欢迎相互交流。 版权声明:本文博客原创文章。博客,未经同意,不得转载。

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序列问题

解答 解法一 从左往右单次扫描 关键点:要意识到有负数存在,所以可能从左向右加会加成一个负数,那么继续向右移动时,就可以舍弃左边和为负数或0的子序列,重新开始。...当然,如果读者有兴趣的话,推荐看一看线段树区间合并法解决 多次询问 的「区间最长连续上升序列问题」和「区间最大子段和问题」,还是非常有趣的。...关键的两个问题是: 我们要维护区间的哪些信息呢? 我们如何合并这些信息呢?...这样问题就得到了解决。 对于这道题而言,确实是如此的。但是仔细观察「方法二」,它不仅可以解决区间 [0, n - 1][0,n−1],还可以用于解决任意的子区间 [l, r][l,r] 的问题。...相关的其他问题: 线段树求解 LCIS 问题 区间最长连续上升序列问题 区间最大子段和问题

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算法复杂度分析与最大子串问题算法复杂度分析最大子序列问题

算法复杂度分析 算法复杂度基本定义 算法复杂度分析基于以下四条定义: 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时,有$T(N) \leq cf(N)$,则记 $T(N) = O(f...判断语句:时间估算为不超过所有分支运算时间之和(与选择耗时的一个分支相同) 循环语句:时间估算为循环次数的乘积(包括嵌套循环) 最大子序列问题 问题 已知一个序列,要求求和最大的连续子序列的和。...例如输入-2,11,-4,13,-5,-2,输出20(11-4+13) 求解 解法一:真.暴力求解 考虑简单直接的解法,计算出以某个数开头的所有子序列和,取出最大的值 func solution1(data...其实前面的和是被重复计算了,计算下一个子序列和时只需要加上结尾的值就可以了。...max_sum = this_sum } } } return max_sum } // done: 1.115286s 解法三:分治法 分治法解决这个问题的方法是

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序列匹配(五)重复匹配问题的动态规划算法

前言: 蛋白质序列中常有重复的功能域(domain)或模体(motif)拷贝,由此衍生出一个抽象的序列多重匹配的问题,即如何从一个序列中找出另一个序列的某部分(如功能域或模体)的多个无交叠(non-overlapping...本文给出了该问题的示例、关键计算公式以及C语言实现代码。 问题算法描述 更具体地描述上面的问题:有序列x和y,其中y是包含结构域的序列,x是要从中找到多重匹配的序列。...回过头再去看上面的计算公式,如果我对书中相应章节的理解无误的话,它似乎没有考虑到x两个子序列都参与联配且这两个子序列紧挨在一起的情况,简单的就是上面AA的这个例子。...小结 本文介绍了生物序列重复匹配的问题以及相应的动态规划算法,在代码实现过程中,发现了疑似错误的示例(原计算公式似乎没有考虑到两个“匹配段”紧挨在一起的情况)并补充了计算公式。...对笔者来说,最大的收获在于学习这个新算法的过程中认真地进行过思考,但由于自身能力以及时间精力所限,对这个问题的理解以及代码实现还有很多不足,真切期望能有热心同道能够给出意见和建议!

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