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动态规划怎么学#xff1f;
1. 题目解析
2. 算法原理
1. 状态表示
2. 状态转移方程
3. 初始化
4. 填表顺序
5. 返回值
3. 代码编写
写在最后#xff1a; 动态规划怎么学#xff1f;
学习一个算法没有捷径#xff0c;更何况是学习动态规划#xff0c;
跟我…目录
动态规划怎么学
1. 题目解析
2. 算法原理
1. 状态表示
2. 状态转移方程
3. 初始化
4. 填表顺序
5. 返回值
3. 代码编写
写在最后 动态规划怎么学
学习一个算法没有捷径更何况是学习动态规划
跟我一起刷动态规划算法题一起学会动态规划
1. 题目解析
题目链接53. 最大子数组和 - 力扣LeetCode 题目很好理解顾名思义就是找最大的子数组和。
2. 算法原理
1. 状态表示
dp [ i ] 位置表示以 i 位置元素为结尾的所有子数组的最大和。
2. 状态转移方程
状态转移方程有两种情况
1. 子数组长度为 1 时最大和就是 i 位置的值
2. 子数组长度大于 1 是最大和就是上一个位置的最大和 当前位置的值
所以我们就可以得出状态转移方程
dp [ i ] max( nums[ i ]dp[ i ] nums[ i ] )
3. 初始化
初始化就是防止越界并且不影响后面的值
初始化成 0 即可。
4. 填表顺序
从左往右即可。
5. 返回值
返回整个 dp 表里的最大值。
3. 代码编写
class Solution {
public:int maxSubArray(vectorint nums) {int n nums.size();vectorint dp(n 1);int ans INT_MIN;for(int i 1; i n ; i) {dp[i] max(nums[i - 1], dp[i - 1] nums[i - 1]);ans max(ans, dp[i]);}return ans;}
};
写在最后
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