동적 범위 문제의 배열을 계획

이 큰 문제가 있고 특성 사이의 작은 문제가 특정 상태 전이 규칙을 나열 찾은 다음 솔루션의 조건을 충족하는 작은 문제를 설계하고, 마지막으로 메모리의 중간 값 신속하게 최종 솔루션을 얻을

배열 간격 문제는 동적 프로그래밍 문제는, 우리가 처음에 동적 프로그래밍 일반 문제 해결 방안 문제, 모양을 빌릴 수있다

범위 합계 쿼리

정수 어레이 주어 nums , 인덱스 간의 원소들의 합 찾아 I 및 J ( I ≤ J )를 포함한다.

예:

: DP [I], 코드는 다음과 같이 획득 될 수있다 - 주어진 질문이 두 지표 간의 배열을 해결하는 것이 분명 합 DP = [J + 1] 인

    개인  INT [] DP;
    개인 NumArray ( INT []는 nums) { 
        DP는 = 새로운  지능 [nums.length + 1 ]; 
        DP [ 0] = 0 ;
        위한 ( INT I = 0; I <nums.length; I ++ ) { 
            DP [I +1 = nums [I] + DP [I]; 
        } 
    } 

    전용  INT sumRange ( INT I, INT의 J) {
         복귀 DP [J + 1] - DP [I]; 
    }

두 번째 질문

산술 조각

这道题就有点复杂了，设A=[0,1,2,3,4]，我们先设dp[i]是以A[i]为结尾的等差递增子区间的个数，当 A[i] - A[i-1] == A[i-1] - A[i-2]，那么 [A[i-2], A[i-1], A[i]] 构成一个等差递增子区间。而且在以 A[i-1] 为结尾的递增子区间的后面再加上一个 A[i]，一样可以构成新的递增子区间。

综上，在 A[i] - A[i-1] == A[i-1] - A[i-2] 时，dp[i] = dp[i-1] + 1。

因为递增子区间不一定以最后一个元素为结尾，可以是任意一个元素结尾，因此需要返回 dp 数组累加的结果。

代码如下所示：

    private int numberOfArithmeticSlices(int[] A){
        if (A == null || A.length == 0) {
            return 0;
        }
        int n = A.length;
        int[] dp = new int[n];
        for (int i = 2; i < n; i++) {
            if (A[i] - A[i - 1] == A[i - 1] - A[i - 2]) {
                dp[i] = dp[i - 1] + 1;
            }
        }
        int total = 0;
        for (int cnt : dp) {
            total += cnt;
        }
        return total;
    }

参考文献：https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/notes/Leetcode%20%E9%A2%98%E8%A7%A3%20-%20%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92.md#2-%E6%95%B0%E7%BB%84%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%B7%AE%E9%80%92%E5%A2%9E%E5%AD%90%E5%8C%BA%E9%97%B4%E7%9A%84%E4%B8%AA%E6%95%B0

동적 범위 문제의 배열을 계획

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