#322 零钱兑换(动态规划)
322. 零钱兑换 - 力扣（LeetCode） 注意跳过dp[x]=-1的 class Solution {
public:
static bool comp(int a,int b){
return a>b;
}
int coinChange(vector
#2140 解决智力问题(动态规划)
2140. 解决智力问题 - 力扣（LeetCode） 也许是智力问题罢！ 从前向后是错误的，因为dp无法继承/表明brianpower(i)，导致结果可能偏大。 从后往前是正确的，因为这样能确保一定不会导致活动出现在brainpower中， class Solution {
public:
#72 编辑距离(动态规划)
72. 编辑距离 - 力扣（LeetCode） 太难了，记一官方题解 https://leetcode.cn/problems/edit-distance/solutions/188223/bian-ji-ju-chi-by-leetcode-solution
#516 最长回文子序列(动态规划)
516. 最长回文子序列 - 力扣（LeetCode） 同#5 最长回文子串(动态规划) - MOVSX 但是这次dp保存的不是是否为回文串，而是i->j可组成的最长回文子序列长度 状态转移：max(左，右，左下+2（如果s[i]==s[j])） class Solution {
public:
#1218 最长定差子序列(哈希表|动态规划)
1218. 最长定差子序列 - 力扣（LeetCode） 非优化纯动规查找： class Solution {
public:
int longestSubsequence(vector<int>& arr, int difference) {
int n=arr.size(
#221 最大正方形(动态规划)
221. 最大正方形 - 力扣（LeetCode） 状态描述：dp[i][j]表示，(i,j)作为正方形右下角，其正方形最大边长。 一个边长为a的正方形，(i-1,j)，(i,j-1)，(i-1,j-1)都应该满足是至少是最大边长为a-1的正方形右下角。 状态转移方程：dp[i][j]=0/(1+m
刷栏杆Painting Fence(贪心|分治)
Problem - 448c - Codeforces 最开始的想法：每次迭代都进行一次刷栏杆的操作，贪心选择目的为刷到更多块，因此对比横刷和竖刷一次能刷的块个数。接着对如果栏杆底部出现分隔（不再连续）则分治。此做法部分正确，贪心选择结果不是全局最优解。 #include<iostream>
#in
01背包问题(动态规划)
很多文章对dp的定义很模糊/不精准 有0->N-1个物品，v[i]为价值，w[i]为开销 状态描述：dp[i][j]为对0->i的物品分别进行购买/不购买的抉择，且至多使用j个背包空间，能获取的最大价值。 求取dp[i][j]时，需要利用dp[i-1][x]的值，对i物品进行抉择：如果w[i]>j，