C++动态规划题目与解答
动态规划(Dynamic Programming,缩写为DP)是解决一类最优化问题的有效方法,它主要通过将问题划分成一个个重叠子问题,并通过子问题间的递推关系,从而得到原问题的最优解。
在C++编程中,动态规划也被广泛应用。下面介绍几个常见的动态规划题目以及它们的解答方法。
1. 最长公共子序列(Longest Common Subsequence)
题目描述:给定两个字符串S和T,求它们的最长公共子序列。例如,S="CAAAABC",T="ABDCABA",它们的最长公共子序列为"AAAB"。
解答方法:定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示S的前i个字符和T的前j个字符的最长公共子序列长度。状态转移方程为:
if(S[i] == T[j]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
else dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
2. 0/1背包问题(0/1 Knapsack Problem)
题目描述:有一个背包可以装重量为W的物品,给定n个物品的重量和价值,如何选择物品放入背包中,使得背包中物品的总价值最大?每个物品只能选择放或不放。
解答方法:定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所得到的最大价值。状态转移方程为:
if(j >= w[i]) dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]);
else dp[i][j] = dp[i-1][j];
其中,w[i]表示第i个物品的重量,v[i]表示第i个物品的价值。
3. 最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence)
题目描述:给定一个整数序列,找到其中最长的上升子序列。例如,对于序列 7,其最长上升子序列为 5。
解答方法:定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示以第i个元素为结尾的最长上升子序列长度。状态转移方程为:
dp[i] = max(dp[j] + 1), 0 <= j < i && nums[i] > nums[j];
其中,nums[i]表示第i个元素的值。
以上三个题目都可以通过动态规划的方法解决,当然,具体的解答方法还要根据题目细节进行一些处理。在实际开发中,我们需要根据具体的问题选择合适的算法。
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