可能有些读者有接触过动态规划，可能也有一些读者以前完全不知道动态规划这个东西，别担心，我这篇文章会为读者做一个入门，好让读者掌握这个重要的知识点

一、子序列(不连续)

最长上升子序列

经典问题

int lengthOfLIS(int* nums, int numsSize){
    //1.dp[i]表示遍历到nums[i]时，最长递增子序列的长度
    //2.递推式:
    //if(nums[j]<nums[i]) dp[i]=fmax(dp[i],dp[j]+1);
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i]=1;
    int dp[numsSize];
    for(int i=0;i<numsSize;i++)
        dp[i]=1;
    int ans=1;
    for(int i=1;i<numsSize;i++){
        for(int j=0;j<i;j++){
            if(nums[j]<nums[i])
                dp[i]=fmax(dp[i],dp[j]+1);
            ans=fmax(ans,dp[i]);
        }
    }
    return ans;
}

最长公共子序列

经典问题

int longestCommonSubsequence(char * text1, char * text2){
    //1.dp[i][j]表示text1[0...i]与text2[0...j]的最长公共子序列的长度
    //2.递推式:
    //if(text1[i]==text2[j]) dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
    //else dp[i][j]=fmax(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i][0]=dp[0][j]=0;
    int len1=strlen(text1);
    int len2=strlen(text2);
    int dp[len1+1][len2+1];
    for(int i=0;i<=len1;i++) dp[i][0]=0;
    for(int j=0;j<=len2;j++) dp[0][j]=0;
    for(int i=1;i<=len1;i++){
        for(int j=1;j<=len2;j++){
            if(text1[i-1]==text2[j-1])
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
            else
                dp[i][j]=fmax(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
        }
    }
    return dp[len1][len2];
}

不相交的线

该问题=求最长公共子序列（数组版本）

int maxUncrossedLines(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size){
    int dp[nums1Size+1][nums2Size+1];
    for(int i=0;i<=nums1Size;i++) dp[i][0]=0;
    for(int j=0;j<=nums2Size;j++) dp[0][j]=0;
    for(int i=1;i<=nums1Size;i++){
        for(int j=1;j<=nums2Size;j++){
            if(nums1[i-1]==nums2[j-1])
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
            else
                dp[i][j]=fmax(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
        }
    }
    return dp[nums1Size][nums2Size];
}

二、子序列(连续)

最长连续递增序列

与最长上升子序列相比，多了“连续”这个条件，故只需要比较相邻元素大小即可，不相等dp置为1

int findLengthOfLCIS(int* nums, int numsSize){
    //1.dp[i]表示遍历到nums[i]时，最长连续递增子序列的长度
    //2.递推式:
    //if(nums[i]>nums[i-1]) dp[i]=dp[i-1]+1;
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i]=1;
    int dp[numsSize];
    for(int i=0;i<numsSize;i++) dp[i]=1;
    int ans=1;
    for(int i=1;i<numsSize;i++){
        if(nums[i]>nums[i-1])
            dp[i]=dp[i-1]+1;
        ans=fmax(ans,dp[i]);
    }
    return ans;
}

最长重复子数组

与最长公共子序列相比，多了“连续”这个条件，不相等dp置为0

int findLength(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size){
    int dp[nums1Size+1][nums2Size+1];
    for(int i=0;i<=nums1Size;i++) dp[i][0]=0;
    for(int j=0;j<=nums2Size;j++) dp[0][j]=0;
    int ans=0;
    for(int i=1;i<=nums1Size;i++){
        for(int j=1;j<=nums2Size;j++){
            if(nums1[i-1]==nums2[j-1])
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
            else
                dp[i][j]=0;
            ans=fmax(ans,dp[i][j]);
        }
    }
    return ans;
}

最大子序和

很简单，i-1到i时，dp[i]选择dp[i-1]或者不选择

int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
    //1.dp[i]表示nums[0...i]中最大子数组和
    //2.递推式:
    //dp[i]=fmax(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
    //3.dp数组初始化:
    //dp[0]=nums[0];
    int dp[numsSize];
    dp[0]=nums[0];
    int ans=dp[0];
    for(int i=1;i<numsSize;i++){
        dp[i]=fmax(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
        ans=fmax(ans,dp[i]);
    }
    return ans;
}

三、编辑距离

判断子序列

这题虽然用暴力法设置两个指针遍历更简单，但是为了训练编辑距离题型的思想，建议从动态规划入手

bool isSubsequence(char * s, char * t){
    //1.dp[i][j]表示遍历到s[i]和t[j]时，两数组的最长公共子序列长度
    //2.递推式:
    //if(s[i-1]==t[j-1]) dp[i][j]=dp[i-1]+dp[i-1]+1;
    //else dp[i][j]=fmax(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i][0]=dp[0][j]=0;
    int m=strlen(s),n=strlen(t);
    int dp[m+1][n+1];
    for(int i=0;i<=m;i++) dp[i][0]=0;
    for(int j=0;j<=n;j++) dp[0][j]=0;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            if(s[i-1]==t[j-1])
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
            else
                dp[i][j]=dp[i][j-1];
        }
    }
    if(dp[m][n]==m) return true;
    else return false;
}

两个字符串的删除操作

这一题理解起来有点吃力，但是好在后面两题都要用，熟能生巧

int minDistance(char * word1, char * word2){
    //1.dp数组的含义:
    //dp[i][j]：以i-1为结尾的字符串word1，和以j-1位结尾的字符串word2，
    //想要达到相等，所需要删除元素的最少次数
    //2.递推式:
    //若word1[i-1]==word2[j-1]:
    //      无需进行删除操作，即删除次数无变化，dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
    //若word1[i-1]!=word2[j-1]:
    //      若删除word1[i-1]，问题就变成了dp[i-1][j]基础上加了一次删除操作，
    dp[i][j]=dp[i-1][j]+1;
    //      若删除word2[j-1]，问题就变成了dp[i][j-1]基础上加了一次删除操作，
    dp[i][j]=dp[i][j-1]+1;
    //    综上，dp[i][j]=fmin(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1);
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i][0]=i,dp[0][j]=j;
    int m=strlen(word1),n=strlen(word2);
    int dp[m+1][n+1];
    for(int i=0;i<=m;i++) dp[i][0]=i;
    for(int j=1;j<=n;j++) dp[0][j]=j;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            if(word1[i-1]==word2[j-1])
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
            else
                dp[i][j]=fmin(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1);
        }
    }
    return dp[m][n];
}

不同的子序列

上题是问删除多少次能使得两字符串相等，这题是问有多少种删除组合能使得两字符串相等，而且这一题只有s这一个字符串需要删除

int numDistinct(char * s, char * t){
    //这题也可以这样问:s最多有多少种删除方法，可以使得s==t
    //1.dp数组的含义:
    //dp[i][j]：以i-1为结尾的字符串s，和以j-1位结尾的字符串t，
    //想要达到相等，s的最多删除组合
    //2.递推式:
    //若s[i-1]==t[j-1]:
    //      s不删，保证s[i-1]和t[j-1]匹配，dp[i][j]=dp[i-1][j-1]];
    //      s也能删，反正s后面多的是有可能和t[j-1]匹配的选手，dp[i][j]=dp[i-1][j];
    //若s[i-1]!=t[j-1]:
    //      s必须删，否则从s[i-1]和t[j-1]开始s和t就不匹配了，dp[i][j]=dp[i-1][j];
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i][0]=1;dp[0][j]=0;
    int m=strlen(s),n=strlen(t);
    unsigned long long dp[m+1][n+1];
    for(int i=0;i<=m;i++) dp[i][0]=1;
    for(int j=1;j<=n;j++) dp[0][j]=0;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            if(s[i-1]==t[j-1])
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j];
            else
                dp[i][j]=dp[i-1][j];
        }
    }
    return dp[m][n];
}

编辑距离

BOSS降临，但其实只要掌握了第2题，这一题也就多了个替换操作

int minDistance(char * word1, char * word2){
    //这题是编辑距离问题的大BOSS,同时也是最适合背的,见过的秒杀，没见过的干瞪眼
    //1.dp[i][j]表示word1的0~i-1部分转换成word2的0~j-1部分所使用的最少操作数
    //2.递推式:
    //if(word1[i-1]==word2[j-1])-----------等于,无需编辑
    //    dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
    //else{
    //    dp=min(
    //      dp[i-1][j]+1,------------------删除word1[i-1],就是在word1[0~i-2]与word2[0~j-1]
    基础上的操作+1
    //      dp[i][j-1]+1,------------------删除word2[j-1],就是在word2[0~j-2]与word1[0~i-1]
    基础上的操作+1
    //      dp[i-1][j-1]+1-----------------只需要一次替换操作，就能使问题变成word1[i-1]
    ==word2[j-1]的情况
    //      );
    //}
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i][0]=i;dp[0][j]=j;
    int len1=strlen(word1);
    int len2=strlen(word2);
    int dp[len1+1][len2+1];
    for(int i=0;i<=len1;i++) dp[i][0]=i;
    for(int j=1;j<=len2;j++) dp[0][j]=j;
    for(int i=1;i<=len1;i++){
        for(int j=1;j<=len2;j++){
            if(word1[i-1]==word2[j-1])
               dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
            else{
               int temp=fmin(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1);
               dp[i][j]=fmin(temp,dp[i-1][j-1]+1);
            }
        }
    }
    return dp[len1][len2];
}

四、回文

回文子串

dp[i][j]的取值依赖于dp[i+1][j-1]的取值（即外层依赖于里层）

因此在遍历顺序上也要保证从左下方到右上方，这样才能保证左下方的数据是经过计算的

int countSubstrings(char * s){
    //1.dp[i][j]表示区间范围[i,j]内的字符串是否为回文串
    //2.递推式:
    //若s[i]!=s[j]:
    //      显然,dp[i][j]=false;
    //若s[i]==s[j]:
    //      若j-i<=1: ans++;dp[i][j]=true;
    //      若j-i>1且dp[i+1][j-1]==true:dp[i][j]=true;
    //3.dp数组初始化:
    //dp[i][j]=false;
    //4.dp数组遍历顺序
    //dp[i][j]的取值依赖于dp[i+1][j-1]，则应该从下到上、从左到右
    int len=strlen(s);
    int dp[len][len];
    for(int i=0;i<len;i++){
        for(int j=0;j<len;j++)
            dp[i][j]=false;
    }
    int ans=0;
    for(int i=len-1;i>=0;i--){
        for(int j=i;j<len;j++){
            if(s[i]==s[j]){
                if(j-i<=1){
                    ans++;
                    dp[i][j]=true;
                }else if(dp[i+1][j-1]){
                    ans++;
                    dp[i][j]=true;
                }
            }
        }
    }
    return ans;
}

最长回文子串

还是要注意遍历顺序，dp[i][j] 依赖于 dp[i + 1][j - 1] ，dp[i + 1][j] 和 dp[i][j - 1]，因此，要保证从左下方到右上方遍历，这样才能保证左下方、左方、下方的数据是经过计算的

int longestPalindromeSubseq(char * s){
    //1.dp[i][j]表示字符串在[i,j]范围内的最长回文子序列长度
    //2.递推式:
    //if(s[i]==s[j])
    //    dp[i][j]=dp[i+1][j-1]+2;
    //else
    //    dp[i][j]=fmax(dp[i+1][j],dp[i][j-1]);
    //3.初始化:
    //dp[i][i]=1
    //4.遍历顺序:
    //从下到上、从左到右
    int len=strlen(s);
    int dp[len][len];
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(int i=0;i<len;i++) dp[i][i]=1;
    for(int i=len-1;i>=0;i--){
        for(int j=i+1;j<len;j++){
            if(s[i]==s[j])
               dp[i][j]=dp[i+1][j-1]+2;
            else
               dp[i][j]=fmax(dp[i+1][j],dp[i][j-1]);
        }
    }
    return dp[0][len-1];
}

到此这篇关于C++中的动态规划子序列问题分析探讨的文章就介绍到这了