1143.最长公共子序列
也是需要用到二维DP,对于二维DP的公共子序列问题,dp的状态定义为什么考虑用以 nums[i-1] 和 nums[j-1] 为结尾的最长公共子序列,因为对于如何初始状态值有很大的考虑问题。
如果是以 i 和 j 为结尾的话,dp[0][j] 和 dp[i][0] 的初始化我们就得一个一个去判断是否相同然后初始化为1.
而如果是以 i - 1和 j-1为结尾的话,初始化的时候,我们只需要初始化为0即可,然后从1开始递推
function longestCommonSubsequence(text1: string, text2: string) {
const dp = new Array(text1.length + 1)
.fill(0)
.map(() => new Array(text2.length + 1).fill(0));
for (let i = 1; i <= text1.length; i++) {
for (let j = 1; j <= text2.length; j++) {
if (text1[i - 1] === text2[j - 1]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[text1.length][text2.length];
}
1035.不相交的线
跟上道题是一样的题,只是换个描述方法而已
function maxUncrossedLines(nums1: number[], nums2: number[]) {
const dp: number[][] = new Array(nums1.length + 1)
.fill(0)
.map((_) => new Array(nums2.length + 1).fill(0));
for (let i = 1; i <= nums1.length; i++) {
for (let j = 1; j <= nums2.length; j++) {
if (nums1[i - 1] === nums2[j - 1]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
else dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
return dp[nums1.length][nums2.length];
}
53. 最大子序和 动态规划
function maxSubArray(nums:number[]):number {
let dp = new Array(nums.length).fill(0);
dp[0] = nums[0];
let result = dp[0];
for(let i = 1; i < nums.length; i++) {
dp[i] = Math.max(dp[i-1] + nums[i], nums[i]);
result = Math.max(result, dp[i]);
}
return result;
}
1143.最长公共子序列
也是需要用到二维DP,对于二维DP的公共子序列问题,dp的状态定义为什么考虑用以 nums[i-1] 和 nums[j-1] 为结尾的最长公共子序列,因为对于如何初始状态值有很大的考虑问题。
如果是以 i 和 j 为结尾的话,dp[0][j] 和 dp[i][0] 的初始化我们就得一个一个去判断是否相同然后初始化为1.
而如果是以 i - 1和 j-1为结尾的话,初始化的时候,我们只需要初始化为0即可,然后从1开始递推
1035.不相交的线
跟上道题是一样的题,只是换个描述方法而已
53. 最大子序和 动态规划