Planificación dinámica --- Revisión de la entrevista

Programación dinámica

1. Ideas de resolución de problemas de programación dinámica

estado

Subestructura óptima

Sin secuelas

Ecuación de transferencia

Discusión de clasificación, enumeración cuidadosa

2. Descripción general de Linear DP

clasificación

LIS

LCS

Triángulo digital

mochila

Especialidad

Especialidad

El estado DP crece linealmente a lo largo de todas las dimensiones.

3. Modelo básico

1. Suma máxima de subsecuencia continua
   Sea dp [i] la suma máxima de la secuencia continua con A [i] como final
2. La subsecuencia no decreciente más larga (LIS)
   Sea dp [i] la longitud de la subsecuencia continua no decreciente más larga que termina en A [i]
3. El
   orden de subsecuencia común más larga (LCS) dp[i][j]representa la longitud de LCS antes de la posición i de la cadena A y la posición j de la cadena B
4. El
   orden de subcadena de palíndromo más largo dp[i][j]indica si la subcadena representada por S [i] a S [j] es una subcadena de palíndromo
5. El
   comando number tower DP dp[i][j]representa la suma máxima que se puede obtener en todos los caminos hacia la capa inferior comenzando desde el j-ésimo número en la i-ésima fila
6. DAG camino más largo
   

-------------------------------------------------- continuará

300. La subsecuencia ascendente más larga LIS

1143. La subsecuencia común más larga LCS

120. La suma de caminos más pequeña del triángulo

4. Ejercicios

198. El robo de la casa

354. Problema del sobre de la muñeca rusa

72. Distancia lógica