part15专题

【随想录】Day54—第九章 动态规划part15

目录 题目1: 判断子序列1- 思路2- 题解⭐ 判断子序列——题解思路 题目2: 不同的子序列1- 思路疑问理解 2- 题解⭐不同的子序列——题解思路 题目1: 判断子序列 题目链接:392. 判断子序列 1- 思路 动规五部曲 1. 确定 dp 数组含义 dp[i][j] 以 i-1 为结尾的字符串 s 和,以 j-1 为结尾的字符串 t 相同子序列的长度

代码随想录算法训练营DAY54|C++动态规划Part15|647.回文子串、516最长回文子序列、

文章目录 647.回文子串思路CPP代码双指针 516最长回文子序列思路CPP代码 动态规划总结篇 647.回文子串 力扣题目链接 文章链接:647.回文子串 视频链接:动态规划,字符串性质决定了DP数组的定义 | LeetCode:647.回文子串 其实子串问题和子序列问题非常类似,也是存在最优子结构,那就意味着原问题的最优解可以由子问题的最优解推导出来。 其实回文的

Java -- (part15)

一.数学相关类 Math 1.概述:数学工具类 2.特点 a.构造私有 b.方法静态 3.使用:类名直接调用 4.方法 static int abs(int a)->求参数的绝对值 static double ceil(double a)->向上取整 static double floor(double a)->向下取整 static long round(double a)

刷题训练 day47 | 第九章 动态规划 part15

题目1: class Solution {public boolean isSubsequence(String s, String t) {int[][] dp = new int[s.length()+1][t.length()+1];for (int i=0;i<s.length();i++){dp[i][0]=0;}for (int j=0;j<t.length();j++){dp

代码随想录算法训练营第五十五天【动态规划part15】 | 392.判断子序列、115.不同的子序列

392.判断子序列 题目链接 力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 求解思路 也可以用双指针来做。 动规五部曲 1.确定dp数组及其下标含义 以下标i-1为结尾的字符串s,和以下标j-1为结尾的字符串t,相同子序列的长度为dp[i][j]。 关于为什么是定义下标i-1和j-1,参看dp数组的初始化 2.确定递推公式 if (s[i - 1] == t[j

第九章 动态规划 part15(编辑距离专题) 392. 判断子序列 115. 不同的子序列

第五十七天| 第九章 动态规划 part15(编辑距离专题) 392. 判断子序列 115. 不同的子序列 一、392. 判断子序列 题目链接:https://leetcode.cn/problems/is-subsequence/ 题目介绍: 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形

第九章 动态规划 part15(编辑距离专题) 392. 判断子序列 115. 不同的子序列

第五十七天| 第九章 动态规划 part15(编辑距离专题) 392. 判断子序列 115. 不同的子序列 一、392. 判断子序列 题目链接:https://leetcode.cn/problems/is-subsequence/ 题目介绍: 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形

代码随想录算法训练营20期|第五十七天|动态规划part15|● 392.判断子序列 ● 115.不同的子序列

392.判断子序列  class Solution {public boolean isSubsequence(String s, String t) {int len1 = s.length();int len2 = t.length();int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];for(int i = 1; i <= len1; i++) {f

代码随想录算法训练营20期|第五十七天|动态规划part15|● 392.判断子序列 ● 115.不同的子序列

392.判断子序列  class Solution {public boolean isSubsequence(String s, String t) {int len1 = s.length();int len2 = t.length();int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];for(int i = 1; i <= len1; i++) {f