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Word Break 动态规划DP Python解法

“leetcode”, dict = .Return true because “leetcode” can be segmented as “leet code”.思路我们采用动态规划的方法解决,dp 我们可以看出,如果s在给定的字符串组中,且dp为True(即字符串s能够拆分成符合要求的子字符串),那么此时dp也就为True了。按照这种递推关系,我们就可以判断目标字符串能否成功拆分。 ? 代码def wordBreak(self, s, wordDict): len_dic = len(wordDict) len_str = len(s) dp = * len_str for i in range(len_dic): len_j = len(wordDict) if i + 1 >= len_j and wordDict == s and (i + 1 - len_j == 0 or dp == 1): dp = 1 break return dp == 1

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LeetCode-算法-动态规划-第12天

1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶2. 1 阶 + 2 阶3. 2 阶 + 1 阶具体题目链接Python方法1class Solution: def climbStairs(self, n: int 因此dp为nums,dp要在dp和nums直接取最大值(因为nums和nums相邻,不能同时取值),在指针到达nums时,dp则取(dp)和(dp+nums)之间的大值,dp则取(dp)和(`dp+nums GOfunc rob(nums } first:=nums second:=max(first,nums) for i:=2;iy{ return x } return y}思路:同python思路。 示例 2:输入:triangle = ]输出:-10具体题目链接Python方法1class Solution: def minimumTotal(self, triangle: List]) -> int for j:=0;jdp{ dp=dp+triangle }else{ dp=dp+triangle } } } return dp}思路:同python最后一个

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    Leetcode-Medium 322. Coin Change

    此时如果我们取了个硬币5,显然dp=dp+1=dp+1,那么此时dp+1是最小值吗? 不一定,因为如果取一枚金额为10的硬币就足够了,此时dp=dp+1=0+1=1.所以我们需要在取me某一枚硬币之后,需要更新当前dp的值。 dp=min(dp,dp+1)另外我们需要初始化dp,假设每一个硬币的面额都大于amount,此时我们是找不出硬币组合的,那么dp=-1,显然我们不能初始化所有值为-1(负数小于任何正数),我们应该初始化一个 dp=min(dp,dp+1) if dp==amount+1: return -1 return dp参考资料Python DP Solution -- Coin Change - LeetCode Coin Change Python 动态规划BFS解法 - 小鹅鹅的博客 - CSDN博客

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    【leetcode刷题】T161-打家劫舍

    【思路】动态规划递推公式为:dp = max(dp, dp + nums)dp表示从0->i能偷窃到的最高金额,那么值只有两个来源,偷窃第i家,值为dp + nums;不偷窃第i家,值为dp。 (python使用数组,c++使用变量)【代码】python版本class Solution(object): def rob(self, nums): :type nums: List :rtype : int # dp = max(dp, dp + nums) if len(nums) == 0: return 0 if len(nums) < 2: return max(nums) dp = * len(nums) dp = nums dp = max(nums, nums) for i in range(2, len(nums)): dp = max(dp, dp + nums) return dpC++版本class Solution {public: int rob(vector& nums) { dp = max(dp, dp + nums) if(nums.size() == 0)

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    每日算法系列【LeetCode 115】不同的子序列

    } return dp; }};dfs+记忆化搜索(python)class Solution: def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int: n, m res = self.dfs(i-1, j, s, t) if s == t: res += self.dfs(i-1, j-1, s, t) self.dp = res return res动态规划(python in range(1, n): for j in range(1, m): dp = dp if s == t: dp += dp return dp动态规划+空间优化(python)class Solution = 1 return dp动态规划+空间优化+时间优化(python)class Solution: def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int: n, m 优化时间在 c++ 上面提升不明显,但是 python 提升非常大,直接超过了 100% 的方法。时间上还有一些小 trick ,我这里没有考虑,留给大家思考。

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    动态规划算法练习(5)--medium

    比如说,对于示例2,当i=0, j=0时,只有一种选择,也就是先手拿1,差值为1,dp = 1;当i=0, j = 1时,数组为,先手拿5,后手拿1,差为4,dp = 4;....... 那么,在dp位置的值是什么呢? 假如先手拿nums,那么与后手的差就是nums - dp;先手拿nums,那么与后手的差即nums - dp。 以下是python实现:class Solution: def PredictTheWinner(self, nums: List) -> bool: n = len(nums) if not n % j in range(i+1, n): dp = max(nums - dp, nums - dp) return dp>=02. python实现:class Solution: def rob(self, nums: List) -> int: if not nums: return 0 n = len(nums) if n

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    每日算法系列【LeetCode 354】俄罗斯套娃信封问题

    所以遍历所有符合条件的 j ,找到长度最长的,然后更新 dp = dp + 1 。最后的答案就是 dp 数组中最大的值。这种方法时间复杂度是 ,如果序列太长会超时。 本题中 c++ 没有超时,但是 python 超时了。方法2那么有什么方法来优化呢?下面介绍一种二分优化方法。这次假设 dp 表示长度为 len 的上升子序列最后一个元素的最小值。 那就继续往前遍历,找到第一个 dp < a b; }};方法1(python)class Solution: def maxEnvelopes(self, arr: List]) -> int: n = for j in range(i): if nums < nums: dp = max(dp, dp + 1) res = max(res, dp) return res方法2(c++)class Solution = b) return a < b; return a > b; }};方法2(python)from bisect import bisect_left class Solution: def maxEnvelopes

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    Q62 Unique Paths

    刚开始,dp 初始化为1,而 dp = dp + dp。注意,如果 n 或 m 有一个值为 1,则结果为 1。大神解法:这是一个计算题。 两种方法的代码见Python实现部分。 Python 实现:class Solution: # DP # Time: O(n^2) def uniquePaths(self, m, n): :type m: int :type n: int :rtype: int dp = for row in range(n)] # n行m列的数组 if m == 1 or n == 1: return 1 for i in range(1, n) : for j in range(1, m): dp = dp + dp return dp # Math # C(m+n-2, m-1) or C(m+n-2, n-1) # C(N, M) = N!

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    假如服务器上没有 Docker 环境,你还能愉快的拉取容器镜像吗?

    其主要是借助 Python 的 Request 库和 HTTPS API 直接从仓库中拉取镜像,并保存为 TAR 文件。 # 直接在官方仓库拉取官方镜像$ python docker_pull.py nginx:alpine # 直接在官方仓库拉取三方镜像$ python docker_pull.py mysqlmysql-server 实现dp 同样也是一个实现上述类似需求的小工具。 dp 使用 Go 语言开发,天生具有良好的跨平台性。相对于前两个工具来说更容易在多平台上部署使用,而且 dp 还支持将多个镜像打包在一起。 # 从官方仓库拉取一个容器镜像$ dp pull nginx:alpine # 从官方仓库拉取一个容器镜像并打包到压缩文件$ dp pull -o nginx.tar.gz nginx:alpine #

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    【leetcode刷题】20T30-最小路径和

    递归公式是:dp = min(dp, dp) + grid。当然可以转换使用一维数组:dp = min(dp, dp) + grid。 【代码】python版本class Solution(object): def minPathSum(self, grid): :type grid: List] :rtype: int # dp grid)): dp = dp + grid for i in range(1, len(grid)): dp += grid for j in range(1, len(grid)): dp = min ) dp = dp + grid; for (int i = 1; i < grid.size(); i++) { dp = dp + grid; for (int j = 1; j < grid.size (); j++) { dp = min(dp, dp) + grid; } } return dp.back(); }};

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    【leetcode刷题】T158-最小路径和

    dp = min(dp, dp) + grid当然可以直接使用一位数组来实现,公式为:一维:dp = min(dp, dp) + grid【代码】python版本class Solution(object ): def minPathSum(self, grid): :type grid: List] :rtype: int # 二维:dp = min(dp, dp) + grid # 一维:dp = min(dp, dp) + grid if not grid or not grid: return 0 dp = * len(grid) dp = 0 for i in range(len(grid )): dp += grid for j in range(1, len(grid)): dp = min(dp, dp) + grid return dp C++版本class Solution {public : int minPathSum(vector& grid) { 二维:dp = min(dp, dp) + grid 一维:dp = min(dp, dp) + grid if(grid.size

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    LeetCode 刷题记录(二)

    Integer.MAX_VALUE 10) return 0; if (rev < Integer.MIN_VALUE 10) return 0; rev = rev * 10 + pop; } return rev; }}Python words and 987Output: 0 Input: -91283472332Output: -2147483648思路截屏2020-08-16 下午3.18.20.png骚方法是使用正则表达式,python :前面一个字符可有可无d:一个数字(D 表示非数字字符)+:前面一个字符的一个或多个* 是 python 的解包操作,在本例中将含有匹配后的字符串的列表转换为字符串,注意 int(*? 然后我们需要对 dp 这一行与 dp 这一列进行初始化,具体来说:dp=true、dp=false,dpdp 需要基于星号判断dp~dp 都是 false,因为字符串不为空模式串为空一定不匹配最终的输出为 = dp || dp; } else { dp = dp; } } else { dp = false; } } } return dp; }}Python 解法回溯法class Solution:

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    打卡群2刷题总结1013——不同的二叉搜索树

    用公式表示:dp = dp * dp + dp * dp + ··· + dp * dp + dp * dp【代码】python版本class Solution: def numTrees(self, n: int) -> int: if n < 2: return n dp = * (n + 1) dp, dp = 1, 1 # dp = dp * dp + dp * dp + ... + dp * dp for i in range(2, n + 1): for j in range(i): dp += dp * dp print(dp) return dp 【相似题目】95.

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    LeetCode笔记:Weekly Contest 200 比赛记录

    他们暴力求解依然可以搞定的唯一原因在于他们用了python的collection库中的队列结构,它在出入队列的操作中执行效率更优。。。表示累感不爱。。。 为当前python代码提交结果中的最优算法。4. 题目四给出题目四的试题链接如下:Get the Maximum Score1. < nums2: dp = dp + nums2 j -= 1 else: dp = max(nums1 + dp, nums1 + dp) dp = max(nums1 + dp, nums2 + dp) i -= 1 j -= 1 while i >= 0: dp = dp + nums1 i -= 1 while j >= 0: dp = dp + nums2 j -= 1 return max 为当前python代码提交结果中的最优算法。

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    LeetCode笔记:Biweekly Contest 38 比赛记录

    代码实现给出python代码实现如下:class Solution: def frequencySort(self, nums: List) -> List: counter = Counter(nums 我们直接给出python代码实现即可。2. 代码实现给出python代码实现如下:class Solution: def maxWidthOfVerticalArea(self, points: List]) -> int: x = sorted 代码实现按照上述的解题思路,我们就可以给出最终的python代码实现如下:class Solution: def numWays(self, words: List, target: str) -> int : return (counter] * dp(idx+1, k+1) + dp(idx, k+1)) % MOD return dp(0, 0)提交代码评测得到:耗时2256ms,占用内存184.4MB

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    通过简单数据熟悉Linux下生物信息学各种操作4

    DP=1;I16=1,0,0,0,17,289,0,0,60,3600,0,0,0,0,0,0;QS=1,0;MQ0F=0 PL 0,3,17NC_002549 6 . A 0 . DP=1;I16=1,0,0,0,17,289,0,0,60,3600,0,0,1,1,0,0;QS=1,0;MQ0F=0 PL 0,3,17NC_002549 7 . C 0 . DP=2;I16=2,0,0,0,34,578,0,0,120,7200,0,0,2,4,0,0;QS=1,0;MQ0F=0 PL 0,6,31NC_002549 8 . A 0 . -ugf ~refs852NC.fa bwa.bam | bcftools call -vc > samtools.vcf查看snp calls,知道snp calling的原理 这里原作者写了一个python 做个记号cat bwa.pileup | python snpcaller.py > diy.vcfcat samtools.vcf |grep -v ##|cut -f 1-5|head#CHROM

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    【leetcode刷题】T157-不同路径 II

    当obstacleGrid == 1时,dp=0;其他情况(i>0,j>0时),dp = dp + dp。当然,可以只使用一维数组。 【代码】python版本class Solution(object): def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid): :type obstacleGrid : List] :rtype: int # 特殊情况 if not obstacleGrid or not obstacleGrid: return 0 # dp = dp + dp dp = * in range(len(obstacleGrid)): if obstacleGrid == 1: dp = 0 else: if i > 0: dp += dp if j > 0: dp += dp () == 0 || obstacleGrid.size() == 0) return 0; dp = dp + dp ==> dp += dp vector dp(obstacleGrid.size

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    【leetcode刷题】T166-零钱兑换编程题

    【思路】对于所有的硬币c,dp = min(dp, dp + 1)【代码】python版本class Solution(object): def coinChange(self, coins, amount ): :type coins: List :type amount: int :rtype: int dp = * (amount+1) dp = 0 coins.sort() for i in range(1, amount+1): for c in coins: if i - c < 0: break else: dp = min(dp, dp + 1) return dp if dp < sys.maxsize-1 else -1 C++版本class Solution {public: int coinChange(vector& coins, int amount) { vector dp ; dp = min(dp, dp + 1); } } return dp.back() > amount ?

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    打卡群2刷题总结1014——爬楼梯

    我们使用dp数组存储,dp表示爬到第i步台阶可能的方法总数,那么dp = dp + dp。 【代码】python版本class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: if n < 3: return n # dp = dp + dp dp = for i in range(2, n): dp.append(dp + dp) return dp 【相似题目】509. 使用最小花费爬楼梯解题思路:dp表示爬到第i步台阶的最小花费,dp = min(dp + cost, dp + cost)。

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    【leetcode刷题】20T49-不同的二叉搜索树

    使用dp表示二叉搜索树个数,那么 dp = sum(dp * dp),其中j+k+1为i,j、k分别为遍历时左子树、右子树的节点个数。 【代码】python版本class Solution(object): def numTrees(self, n): :type n: int :rtype: int if n < 3: return n dp = * (n + 1) dp, dp = 1, 2 for i in range(3, n + 1): # dp = sum(dp * dp) # j, k 为当前下标前的元素个数,当前下标后的元素个数 for j in range(i): add_one = 1 if j == 0 else dp add_two = 1 if j == i - 1 else dp dp += add_one * add_two return dp

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