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用DP框架來思考 最長回文子字串 Longest Palindromic Substring_Leetcode #5

更新於 2024/08/19閱讀時間約 6 分鐘
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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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Minimum Path Sum 給定一個矩陣,每個格子點代表經過的對應成本。 每回合可以往右移動一格或往下移動一格。 請問從起點左上角 走到 終點右下角的最小路徑成本總和是多少?
Continuous Subarray Sum 給定一個整數陣列,請問是否存在一段區間和能夠整除k的連續區間,而且區間長度≥2? 如果存在,返回True。 無果無解,返回False。 例如[2,5,3,1,8,6], k = 6, 其中[3,1,8]是區間和能夠整除6的連續區間,而且區間長度≥2
給定一個整數陣列nums,請找出等最長差數列的長度是多少?
給定兩個輸入整數陣列, 若在兩個陣列遇到相同的數字可以連成一線, 但是有規定連線不可和別的連線有交叉, 請問最多可以形成幾條連線? 解答中探討了演算法化簡的技巧和DP模型, 可以透過演算法化簡的技巧, 把這題映射到原本已經學會的Longest Common Subsequence的DP模型來解開。
通過 取捨與否的最佳策略 來獲得 最高的分數。文章中運用了類似House Robbery的DP模型來解決這個問題。通過演算法化簡的技巧,將這個問題化簡到 相鄰物不可同時選擇的DP模型。同時,強烈建議同時複習House Robbery,熟悉DP演算法框架和掌握演算法化簡的技巧。
動態規劃Dynamic Programming其實是 一種泛用的演算法思考方式與演算法建構框架。 動態規劃並不拘束於只能解課本上特定的的範例題。 只要我們能找出DP狀態定義、DP遞迴結構、初始條件(終止條件),就能適用動態規劃來解題,以數學的形式表達,並且在紙筆上或者電腦上、計算機上計算
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通過 取捨與否的最佳策略 來獲得 最高的分數。文章中運用了類似House Robbery的DP模型來解決這個問題。通過演算法化簡的技巧,將這個問題化簡到 相鄰物不可同時選擇的DP模型。同時,強烈建議同時複習House Robbery,熟悉DP演算法框架和掌握演算法化簡的技巧。
動態規劃Dynamic Programming其實是 一種泛用的演算法思考方式與演算法建構框架。 動態規劃並不拘束於只能解課本上特定的的範例題。 只要我們能找出DP狀態定義、DP遞迴結構、初始條件(終止條件),就能適用動態規劃來解題,以數學的形式表達,並且在紙筆上或者電腦上、計算機上計算
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