【C++算法】线性DP详解:数字三角形、最长上升子序列、最长公共子序列、最长公共子串、字符串编辑距离

文章目录

    • 1)数字三角形
      • 1:顺推
      • 2:逆推
    • 2)最长上升子序列
      • 1:线性DP做法
      • 2:二分优化
    • 3)最长公共子序列
    • 4)最长公共子串
    • 5)字符串编辑距离

1)数字三角形

1:顺推

  • 顺推比较需要注意的问题就是边界问题,因为从上往下推每个元素会用到上方元素和左上方元素
    • 对于某一行的最后一个元素,那么上方的元素是没有被初始化的
    • 对于某一行的第一个元素,那么左上方的元素是没有被初始化的
    • 为了保证这两种情况一定不选择未被初始化的元素,所以首先把 f f f 数组初始化为 − I N F -INF INF
  • 随后把 f [ 1 , 1 ] f[1,1] f[1,1] 初始化为 a [ 1 , 1 ] a[1,1] a[1,1],因为从第二行开始计算,这样计算出来的值就是正常值,最后从最后一行的出口中枚举找一个最大值
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=5e2+5;
const int INF=1e9;
int f[N][N];
int a[N][N];
int n;int main() {cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {scanf("%d",&a[i][j]);}	}// 如果顺推,每个元素应该考虑上方和左上方元素// 如果当前计算元素的[i,j]刚好i==j即最后一个时,则上方无元素,会遇到边界问题// 为了一定不选择这个边界,可以把其初始化为-INF(因为三角形中数字可能有负值)// 别忘了左上角,所以ij均从0开始for(int i=0;i<=n;i++) {for(int j=0;j<=i+1;j++) {f[i][j]=-INF;}}f[1][1]=a[1][1]; // 从a[1][1]开始算,边界依然为-INF// 从第二行开始for(int i=2;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {f[i][j]=max(f[i-1][j]+a[i][j],f[i-1][j-1]+a[i][j]);}	}int ans=INT_MIN;// 对出口求最大值,即为最大路径数字和for(int i=1;i<=n;i++) {ans=max(ans,f[n][i]);}cout<<ans;return 0;
}

2:逆推

  • 从上往下有五个出口,最终要用 O ( n ) O(n) O(n) 的时间来判断谁的值更大,如果从下往上那么出口只有一个,无需比较;并且从下往上逆推不会遇到边界问题,用到的每个元素都刚好有初始值,可以手动模拟一下为什么没有边界问题
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: 经典数字三角形const int N=5e2+5;
const int INF=1e9;
int n;
int a[N][N];int main() {// 逆推,从下往上那么出口只有一个,注意元素只从下方和右下方来// 从下往上没有边界问题cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {scanf("%d",&a[i][j]);}	}// 从倒数第二行开始for(int i=n-1;i>=1;i--) {// 每一行的元素的个数应该就是ifor(int j=1;j<=i;j++) {a[i][j]+=max(a[i+1][j],a[i+1][j+1]);}}cout<<a[1][1]<<endl;return 0;
}
  • 若需要输出路径,可以用 b b b 数组 m e m c p y memcpy memcpy 原二维数组,因为加和是直接在原数组上进行操作的,另外用 p p p 表示前驱数组用来记录路径,在记录时只需要记录在列方向的偏移量即可,比如往右下则 p [ i , j ] = 1 p[i,j]=1 p[i,j]=1,往下 p [ i , j ] = 0 p[i,j]=0 p[i,j]=0
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: 经典数字三角形const int N=5e2+5;
const int INF=1e9;
int n;
int a[N][N];int p[N][N]; // 记录最大值路径
int b[N][N]; // 备份数组,路径跟踪int main() {// 逆推,从下往上那么出口只有一个,注意元素只从下方和右下方来// 从下往上没有边界问题cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {scanf("%d",&a[i][j]);}	}// 拷贝memcpy(b,a,sizeof a); // 从a拷到b// 从倒数第二行开始for(int i=n-1;i>=1;i--) {// 每一行的元素的个数应该就是ifor(int j=1;j<=i;j++) {
//			a[i][j]+=max(a[i+1][j],a[i+1][j+1]);if(a[i+1][j]>=a[i+1][j+1]) {a[i][j]+=a[i+1][j];p[i][j]=0; // 来自下方,y轴增量为0} else {a[i][j]+=a[i+1][j+1];p[i][j]=1; // 来自右下,y轴增量为1}}}cout<<a[1][1]<<endl;int i,j;// 输出最大数的路径(行数一直增大,列数根据存储的增量变化)for(i=1,j=1;i<=n-1;i++) {cout<<b[i][j]<<"->";j+=p[i][j];}cout<<b[n][j];return 0;
}

2)最长上升子序列

1:线性DP做法

时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

  • 如果不理解状态转移方程,可以 E03 线性DP 最长上升子序列 bilibili 4 : 00 4:00 4:00 起看该问题的模拟过程
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e5+5;
int a[N];
int f[N]; // 以第i个元素结尾的LIS(最长上升子序列)长度
int n;int main() {cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {scanf("%d",&a[i]);	}int res=INT_MIN;for(int i=1;i<=n;i++) {f[i]=1; // 所有元素起码可以以自身结尾// 遍历i之前的元素,如果比i小则可以拼接for(int j=1;j<=i;j++) {// 不理解可以看视频中的模拟过程if(a[j]<a[i]) {f[i]=max(f[i],f[j]+1);}}res=max(res,f[i]);}cout<<res<<endl;return 0;
}

2:二分优化

时间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlog^n) O(nlogn),因为二分查找是 O ( l o g n ) O(log^n) O(logn)

  • 模拟过程在 E04 线性DP 最长上升子序列 二分优化 bilibili 6 : 15 6:15 6:15
  • 唯一比较疑惑的地方在于,为什么是找到第一个大于等于 a [ i ] a[i] a[i] 的元素做替换而不是大于呢?翻了一下评论区搞明白了,比如 { 1 2 6 7 2 3 } \{1\ 2\ 6\ 7\ 2\ 3\} {1 2 6 7 2 3} 的话,如果大于 x x x,那么序列中可能出现重复元素,最长上升子序列为 1 2 2 3 1\ 2\ 2\ 3 1 2 2 3,这样就不是严格单调递增的了
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e5+5;
int a[N];
int b[N]; // 有序子序列
int len;
int n;int main() {cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {scanf("%d",&a[i]);	}// 遍历a中每一个元素,构造有序子序列len=1;b[1]=a[1];// 1)如果a中元素大于b中最后一个元素,则添加到末尾// 2)如果a中元素小于等于b中最后一个元素,则在b数组中找到第一个大于等于a的元素进行替换// 比如a[i]替换掉b[j]后,b[j]变小,则b[1...j]的结尾元素更小,则更可能续其他元素,使ILS更大for(int i=2;i<=n;i++) {if(a[i]>b[len]) {b[++len]=a[i];} else {// 用二分找到第一个大于等于a[i]的元素(答案在左边,压缩右边界)int l=1,r=len;while(l<=r) {int mid=l+r>>1;if(b[mid]>=a[i]) {r=mid-1;} else {l=mid+1;}}// l是答案b[l]=a[i];}}// 最终len的长度就是答案cout<<len<<endl;return 0;
}

3)最长公共子序列

  • 为什么没有 a [ i ] ≠ b [ j ] a[i]≠b[j] a[i]=b[j],且 a [ i ] , b [ j ] a[i],\ b[j] a[i], b[j] 都不在公共子序列的情况?其实可以把这种情况归为第 2 , 3 2,\ 3 2, 3 种情况之一

在这里插入图片描述

  • 一边 d p dp dp 一边打标记记录状态转移,其中从左上方转移过来的元素即为 L C S LCS LCS 中的公共元素

在这里插入图片描述

  • 只要理解了状态转移方程,代码就很简单
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5; // 字符串最大长度
int f[N][N]; // f[i][j]:序列a[1...i]和b[1...j]的最长公共子序列的长度(LCS)
char a[N],b[N];
int n,m;int main() {cin>>a+1>>b+1; // 从下标1开始存储n=strlen(a+1); // 起始位置是a+1m=strlen(b+1);// 初始化 f[0][j]=0,f[i][0]=0,即i和j中有未指向任意元素的指针存在时// 但是全局变量本身初始化为0,所以无需初始化// 枚举字符串afor(int i=1;i<=n;i++) {// 枚举字符串bfor(int j=1;j<=m;j++) {if(a[i]==b[j]) {f[i][j]=f[i-1][j-1]+1;} else {f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-1]);}}}cout<<f[n][m];return 0;
}
  • 如果要带路径输出呢?同理,开一个数组 p p p 用来记录取得 L C S LCS LCS 的路径,注意,只有来自左上方的元素是 L C S LCS LCS 中的元素
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5; // 字符串最大长度
int f[N][N]; // f[i][j]:序列a[1...i]和b[1...j]的最长公共子序列的长度(LCS)
char a[N],b[N];
int p[N][N]; // 前驱数组
int n,m;int main() {cin>>a+1>>b+1; // 从下标1开始存储n=strlen(a+1); // 起始位置是a+1m=strlen(b+1);// 初始化 f[0][j]=0,f[i][0]=0,即i和j中有未指向任意元素的指针存在时for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=m;j++) {if(a[i]==b[j]) {f[i][j]=f[i-1][j-1]+1;p[i][j]=1; // 来自↖} else if(f[i-1][j]>f[i][j-1]) {f[i][j]=f[i-1][j];p[i][j]=2; // 来自←} else {f[i][j]=f[i][j-1];p[i][j]=3; // 来自↑}}}cout<<f[n][m]<<endl; // 最长长度int i=n,j=m,k=f[n][m];vector<char> path;// i或j中任意一个元素=0时退出while(i>0 && j>0) {// 左上方if(p[i][j]==1) {path.push_back(a[i]); // LCS中i--,j--;} // 上方else if(p[i][j]==2) {i--;}// 左方else {j--;}}reverse(path.begin(),path.end());for(auto x:path) {cout<<x<<' ';}cout<<endl;return 0;
}

4)最长公共子串

  • 这一题和上一题有什么区别呢?序列可以是不连续的,但是串一定是连续的,区别就在此
  • 最长公共子序列中 f [ i , j ] f[i,j] f[i,j] 表示序列 a [ 1... i ] a[1...i] a[1...i] b [ 1... j ] b[1...j] b[1...j] 的最长公共子序列的长度
  • 最长公共子串中 f [ i , j ] f[i,j] f[i,j] 表示以 a [ i ] a[i] a[i] b [ j ] b[j] b[j] 为结尾的公共子串的长度

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 则可以得到状态转移方程
    • a [ i ] = = b [ j ] a[i]==b[j] a[i]==b[j],构成公共子串, f [ i , j ] = f [ i − 1 , j − 1 ] + 1 f[i,j]=f[i-1,j-1]+1 f[i,j]=f[i1,j1]+1
    • a [ i ] ! = b [ j ] a[i]!=b[j] a[i]!=b[j],不能构成公共子串, f [ i , j ] = 0 f[i,j]=0 f[i,j]=0(为什么不记录为最大值呢?因为串必须是连续的)
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5;
int n,m;
char a[N],b[N];
int f[N][N]; // 以a[i]和b[j]结尾的最长公共子串的长度int main() {cin>>a+1>>b+1;n=strlen(a+1);m=strlen(b+1);// 无需初始化,全局变量int ans=INT_MIN;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=m;j++) {// 必须要连续才相加if(a[i]==b[j]) {f[i][j]=f[i-1][j-1]+1;} else {f[i][j]=0;}ans=max(ans,f[i][j]);} }// 以最后一个元素结尾的不一定是最长公共子串的长度cout<<ans<<endl;return 0;
}

5)字符串编辑距离

  • f [ i , j ] f[i,j] f[i,j] 表示从 a [ 1... i ] a[1...i] a[1...i] 变成 b [ 1... j ] b[1...j] b[1...j] 的编辑距离
  • a [ i ] = b [ j ] a[i]=b[j] a[i]=b[j] f [ i , j ] = f [ i − 1 , j − 1 ] f[i,j]=f[i-1,j-1] f[i,j]=f[i1,j1] :因为新位置 i i i j j j 的元素是相等的,无需编辑转移
  • a [ i ] ! = b [ j ] a[i]!=b[j] a[i]!=b[j]
    • 修改,即 a a a 中前 i − 1 i-1 i1 项 和 b b b 中前 j − 1 j-1 j1 项已然相等,只需要把最后一项修改为 b [ j ] b[j] b[j] 即可,所以有 f [ i , j ] = f [ i − 1 , j − 1 ] + 1 f[i,j]=f[i-1,j-1]+1 f[i,j]=f[i1,j1]+1
    • 插入,即 a a a 中前 i i i 项和 b b b 中前 j − 1 j-1 j1 项相等,只需要再插入一项 b [ j ] b[j] b[j] 即可,所以有 f [ i , j ] = f [ i , j − 1 ] + 1 f[i,j]=f[i,j-1]+1 f[i,j]=f[i,j1]+1
    • 删除,即 a a a 中前 i − 1 i-1 i1 项和 b b b 中前 j j j 项相等,但是多了一项,所以有 f [ i , j ] = f [ i − 1 , j ] + 1 f[i,j]=f[i-1,j]+1 f[i,j]=f[i1,j]+1
    • 由于属性是取最小值,所以三者中取 m i n min min 即可

在这里插入图片描述

  • 二维数组的常规做法如下,关于滚动数组优化这里不做解释,因为自己都搞得不是很清楚
#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5;
int n,m;
char a[N],b[N];
int f[N][N];int main() {cin>>a+1>>b+1;n=strlen(a+1);m=strlen(b+1);// 从a[1...i]变成空串,需要是删除i次for(int i=1;i<=n;i++) {f[i][0]=i;}// 从空串变成b[1...j],需要添加j次for(int j=1;j<=m;j++) {f[0][j]=j;}// 状态转移// 如果记录一下状态转移就可以输出变化过程for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=m;j++) {// 末尾相等,无需添加if(a[i]==b[i]) {f[i][j]=f[i-1][j-1];} else {f[i][j]=min(f[i-1][j],min(f[i][j-1],f[i-1][j-1]))+1; // 三种操作的最小值}}	}cout<<f[n][m]<<endl;return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/305399.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

4/7 QT_day1

#include "mainwindow.h"MainWindow::MainWindow(QWidget *parent): QMainWindow(parent) {//窗口设置this->setWindowTitle("小黑子(little black son)");this->setWindowIcon(QIcon("D:\\qq文件\\Pitrue\\pictrue\\black.jpg"));this-&g…

【理解-IO多路复用】

文章目录 多路复用的介绍select ()poll()epoll() 多路复用的介绍 IO多路复用是一种技术&#xff0c;允许单个线程同时管理多个输入/输出通道&#xff0c;如网络套接字或文件描述符。 在IO多路复用中&#xff0c;这些通道被注册到一个事件管理器&#xff0c;然后通过阻塞方式等…

Vue列表渲染

一、Vue列表渲染 1.用 v-for 把一个数组对应为一组元素 我们可以用 v-for 指令基于一个数组来渲染一个列表。v-for 指令需要使用 item in items 形式的特殊语法&#xff0c;其中 items 是源数据数组&#xff0c;而 item 则是被迭代的数组元素的别名。 <ul id"exampl…

MATLAB有限元结构动力学分析与工程应用-徐斌|【PDF电子书+配套Matlab源码】

专栏导读 作者简介&#xff1a;工学博士&#xff0c;高级工程师&#xff0c;专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏&#xff1a;《有限元编程从入门到精通》本专栏旨在提供 1.以案例的形式讲解各类有限元问题的程序实现&#xff0c;并提供所有案例完整源码&#xff1b;2.单元…

Spring Cloud学习笔记:Eureka简介,Eureka简单样例

这是本人学习的总结&#xff0c;主要学习资料如下 - 马士兵教育 [TOC](目录)1、Eureka 1.1、架构 Eureka是SpringCloud Nexflix的核心子模块&#xff0c;其中包含Server和Client。 Server提供服务注册&#xff0c;存储所有可用服务节点。 Client用于简化和Server的通讯复杂…

股票高胜率的交易法则是什么?

股票交易中的高胜率交易法则并非一成不变&#xff0c;而是根据市场状况、个人投资风格和经验等多种因素综合而定的。以下是一些有助于提升交易胜率的法则和策略&#xff1a; 1.趋势跟踪法则&#xff1a;在股票交易中&#xff0c;趋势跟踪是一种有效的策略。通过观察大盘和个股…

算法训练营第二十三天(二叉树完结)

算法训练营第二十三天&#xff08;二叉树完结&#xff09; 669. 修剪二叉搜索树 力扣题目链接(opens new window) 题目 给定一个二叉搜索树&#xff0c;同时给定最小边界L 和最大边界 R。通过修剪二叉搜索树&#xff0c;使得所有节点的值在[L, R]中 (R>L) 。你可能需要改…

AI技术创业:挖掘未来的黄金机会

前言 在科技飞速发展的时代&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术正逐渐成为引领创新的重要力量。AI技术不仅为各行各业带来了巨大的变革&#xff0c;也为创业者们提供了前所未有的机会。那么&#xff0c;站在AI的风口上&#xff0c;创业者们该如何把握这些机会…

基于 MATLAB 和 App Designer 的 UI 交互框架开发的一款电力系统潮流计算工具

基于 MATLAB 和 App Designer 的 UI 交互框架开发的一款电力系统潮流计算工具 文章目录 基于 MATLAB 和 App Designer 的 UI 交互框架开发的一款电力系统潮流计算工具一、软件介绍二、软件功能1、数据输入 2、潮流作业设置3、 潮流结果报表及可视化三、 软件设计思路1 、牛顿拉…

【Linux的进程篇章 - 进程终止和进程等待的理解】

Linux学习笔记---008 Linux之fork函数、进程终止和等待的理解1、fork函数1.1、什么是fork?1.2、fork的功能介绍1.3、fork函数返回值的理解1.4、fork函数的总结 2、进程的终止2.1、终止是在做什么&#xff1f;2.2、进程终止的3种情况 3、进程的终止3.1、进程终止的三种情况3.2、…

如何用Java后端处理JS.XHR请求

Touching searching engine destroies dream to utilize php in tomcat vector.The brave isn’t knocked down&#xff0c;turn its path to java back-end. Java Servlet Bible schematic of interaction between JS front-end and Java back-end Question 如何利用Java…

夯实智慧新能源数据底座,TiDB Serverless 在 Sandisolar+ 的应用实践

本文介绍了 SandiSolar通过 TiDB Serverless 构建智慧新能源数据底座的思路与实践。作为一家致力于为全球提供清洁电力解决方案的新能源企业&#xff0c;SandiSolar面临着处理大量实时数据的挑战。为了应对这一问题&#xff0c;SandiSolar选择了 TiDB Serverless 作为他们的数据…

linux重定向符号

将ls命令执行结果重定向到a文件中 将错误ls命令执行结果重定向到a文件中&#xff08;这里用到前面的标准错误输出重定向&#xff09;

期货分账户软件|程序化软件|风控软件|资产管理软件开发用到哪些技术?

期货/股票资管分仓软件分账户系统APP的开发涉及多个技术领域&#xff0c;以确保软件的功能性、安全性和易用性。以下是一些在开发过程中可能需要用到的关键技术&#xff1a; 前端开发技术&#xff1a;前端部分主要负责用户界面的设计和实现。通常使用HTML、CSS和JavaScript等技…

Shoplazza闪耀Shoptalk 2024,新零售创新解决方案引领行业新篇章!

在近期举办的全球零售业瞩目盛事——Shoptalk 2024大会上,全球*的零售技术平台-店匠科技(Shoplazza)以其*的创新实力与前瞻的技术理念,成功吸引了与会者的广泛关注。此次盛会于3月17日至20日在拉斯维加斯曼德勒湾隆重举行,汇聚了逾万名行业精英。在这场零售业的盛大聚会上,Shop…

zookeeper解析

目录 zookeeper定义 zookeeper定义 Zookeeper是一个开源的分布式的&#xff0c;为分布式框架提供协调服务的Apache项目 Zookeeper工作机制 zookeeper从设计模式角度来理解&#xff1a; 是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架&#xff0c;它负责存储和管理大家都关心…

JavaScript - 你知道Ajax的原理吗?如何封装一个Ajax

难度级别:中高级及以上 提问概率:75% 想要实现Ajax,就需要创建它的核心通信对象XMLHttpRequest,通过核心对象的open方法与服务端建立连接,核心对象的send方法可以将请求所需数据发送给服务端,服务端接收到请求并做出响应,我们通过核心对象…

JavaScript_语法--变量

1.4 变量 变量&#xff1a;一小块存储数据的内存空间 Java语言是强类型语言&#xff0c;而JavaScript是弱类型的语言 强类型&#xff1a; 在开辟变量存储空间时&#xff0c;定义了空间将来存储的数据的数据类型。只能存储固定类型的数据 弱类型&#xff1a; 在开辟变量存储空间…

【MATLAB源码-第180期】基于matlab的PTS,SLM,CPFilter三种降低OFDM系统的PAPR仿真。

操作环境&#xff1a; MATLAB 2022a 1、算法描述 1. 限幅和滤波&#xff08;Clipping and Filtering&#xff09; 原理简介 限幅和滤波是一种基础且直观的方法&#xff0c;用于降低OFDM信号的PAPR。在限幅阶段&#xff0c;信号的幅度在达到设定阈值时会被削减&#xff0c;…

代码学习记录40---动态规划

随想录日记part40 t i m e &#xff1a; time&#xff1a; time&#xff1a; 2024.04.10 主要内容&#xff1a;今天开始要学习动态规划的相关知识了&#xff0c;今天的内容主要涉及&#xff1a; 买卖股票的最佳时机加强版。 123.买卖股票的最佳时机III 188.买卖股票的最佳时机…