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全部文章（共202篇）

题解 | #训练聪明的牛II#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：创建一个长度为 totalWeight + 1 的数组 dp，并将所有元素初始化为无穷大。设置初始条件 dp[0] = 0，表示不需要吃货就能达到重量为 0 的状态。从重量为 1 开始遍历到 totalWeight，对于每个重量 i，遍历待选择的食物重量。如果当...

2023-08-11

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题解 | #训练聪明的牛#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：创建一个动态规划数组dp，dp[i]表示从0到i的子串能否被拆分成词汇表中的单词。使用一个双重循环来遍历字符串s的所有子串。外层循环遍历每个子串的末尾位置，内层循环遍历每个子串的起始位置。在内层循环中，判断当前子串是否在词汇表中。如果当前子串在词汇表中，更新dp...

2023-08-11

0 369

题解 | #牛群编号变更#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示将s1的前i个字符变更为s2的前j个字符所需的最少操作次数。初始化dp数组的第一行和第一列，即dp[0][j]和dp[i][0]，对应于将空字符串变更为s2的前j个字符和将s1的前i个字符变更为空字符串，所需的操作次...

2023-08-11

0 369

题解 | #交错编号#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：定义一个二维数组dp，dp[i][j]表示s1的前i个字符和s2的前j个字符能否交错组成s3的前(i+j)个字符。当s1和s2都为空字符串时，s3也必须为空字符串，因此dp[0][0] = true。当s1为空字符串时，s3[i]必须等于s2[j]，dp[0][...

2023-08-11

0 373

题解 | #编号子回文II#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从字符串s的第i个字符到第j个字符之间的最长回文子序列的长度。对于长度为1的子序列，dp[i][i]的值都为1。根据子序列的长度逐步增加，对于长度为len的子序列，遍历所有起始位置i，计算dp[i][i+len-1]...

2023-08-10

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题解 | #编号子回文I#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：检查输入的字符串是否为空。如果为空，返回空字符串作为结果。初始化变量 n 为字符串的长度，max 为当前找到的最长回文子串的长度，`start 为最长回文串的起始索引。遍历字符串的每个字符，使用两指针 l 和 r 分别指向当前字符的前一个和后一个。通过调用 ma...

2023-08-10

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题解 | #最小体重积#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：创建一个二维数组dp来保存中间结果，其中dp[i][j]表示从左上角到达位置(i, j)所经过路径上所有奶牛的体重积。初始化第一行和第一列的值，分别为从左上角到每个位置的体重积。使用双重循环计算其他位置的值，每次选择上方和左方路径中体重积较小的那个路径，再乘以当...

2023-08-10

0 328

题解 | #递减种子序列#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：建一个动态规划数组dp，dp[i]表示以第i个种子结尾的最长连续生长速度递减的种子序列的长度。初始化dp数组的所有元素为1，因为每个种子都可以单独构成一个长度为1的递减序列。从第二个种子开始遍历，对于每个种子i，计算dp[i]的值：如果seeds[i]的生长速度...

2023-08-10

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题解 | #不能连续吃草的牛II#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：判断列表长度。如果列表长度为0，返回；如果长度为1，直接返回列表中唯一的元素。计算链1的最大饱腹感值。创建数组dp1，长度为n+1，初始化为0。数组dp1的每个元素dp1[i]表示以列表中的第i个元素为链1的最后一个节点时最大饱腹感值。特殊情况下，dp1[0] ...

2023-08-10

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题解 | #不能连续吃草的牛#

考察的知识点：动态规划；解答方法分析：定义一个数组dp，其中dp[i]表示前i块草料能够获得的最高饱腹感。可以考虑递推关系，对于第i块草料，有两种选择：如果选择吃第i块草料，则前面的状态为dp[i-2]，即前i-块草料能够获得的最高饱腹感。当前的饱腹感为第i块草料的值加上dp[i-2]。如果选择不...

2023-08-10

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