leetCode:最长公共前缀 题目： 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。 如果不存在公共前缀，返回空字符串 “”。 示例 1： 输入：strs = [“flower”,“flow”,“flight”] 输出：“fl” 示例 2： 输入：strs = [“dog”,“racecar”,“car”] 输出："" 解释：输入不存在公共前缀。
我采用的方法为相对比较暴力的，但是也是较容易理解得，废话少说上代码： class Solution { public String longestCommonPrefix(String[] strs) { if (strs.length == 0) { return ""; } // 最长前缀末尾位置 int end = strs[0].length() - 1; for
给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出：4 解释：最长递增子序列是 [2,3,7
.写一个函数,输入一行字符,将此字符串中最长的单词输出。 在一个字符串中，单词与单词之间会被其它字符隔开如：‘，’，‘；’，‘！’，如果这个单词在字符串末尾则不会有其它字符隔开。假设不考虑单词的拼写是否正确，只要中间没有其它非字母字符，则认为这是一个单词，c语言代码如下：
题目： 请从字符串中找出一个最长的不包含重复字符的子字符串，计算该最长子字符串的长度。 示例 1: 输入: "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。示例 2: 输入: "bbbbb"输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。示例 3: 输
文章目录 674.最长连续递增序列题目描述解题思路 5. 最长回文子串题目描述解题思路 674.最长连续递增序列 题目描述 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且连续的的递增序列。 难度：简单 示例 1： 输入：nums = [1,3,5,4,7] 输出：3 解释：最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为
题目 给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例： 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 请注意，
function doSomething(maxExecutionTime) { return new Promise(resolve => { setTimeout(() => resolve(true), 2000); // this setTimeout simulates your async action which sould not exced maxExecutionTime setTimeout(() => resolve(false), maxExecutionTim
给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。 子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。 示例 1： 输入：s = “bbbab” 输出：4 解释：一个可能的最长回文子序列为 “bbbb” 。 示例 2： 输入：s = “cbbd” 输出：2 解
要求：最长严格递增子序列长度 思路：动规，dp[i]应该表示以si结尾的还是到位置i的最长长度？注意到需要比较数字所以以si结尾直接比较si方便一些 法一：动规 class Solution { public: int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { int n=nums.size(); int dp[n];
试题 算法提高 最长滑雪道 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 小袁非常喜欢滑雪， 因为滑雪很刺激。为了获得速度，滑的区域必须向下倾斜，而且当你滑到坡底，你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。 小袁想知道在某个区域中最长的一个滑坡。区域由一个二维数组
leetcode-718：最长重复子数组 题目解题方法一：动态规划 题目 题目连接 给两个整数数组 A 和 B ，返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。 示例： 输入： A: [1,2,3,2,1] B: [3,2,1,4,7] 输出：3 解释： 长度最长的公共子数组是 [3, 2, 1] 。 解题 方法一：动态规划 参考链
给定一个顺序存储的线性表，请设计一个算法查找该线性表中最长的连续递增子序列。例如，(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)中最长的递增子序列为(3,4,6,8)。 输入格式: 输入第1行给出正整数n（≤105）；第2行给出n个整数，其间以空格分隔。 输出格式: 在一行中输出第一次出现的最长连续递增子序列，数字之
动态规划---例题2.最长公共子序列问题 本题与力扣主站1143题相同. 一.问题描述 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。 确切地说，若给定序列X=<x1, x2,…, xm>，则另一序列Z=<z1, z2,…, zk>是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列 <i1, i2,…, ik>，使得对
前言 题目：718. 最长重复子数组 参考题解：最长重复子数组-代码随想录、最长重复子数组-力扣官方题解 提交代码 暴力解 求两个序列，最长重复长度。暴力解，必然可以，但会超时。 具体思路见代码实现。实现如下。 #include <vector> #include <iostream> using namespace std; class
什么是动态规划？ 动态规划（英语：Dynamic programming，简称 DP），是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 dynamic programming is
从磁盘中读取两个文件 将两个序列分别记为X和Y，X序列元素分别为{x1，x2……，xn}，Y序列元素分别为{y1，y2,……ym}，， 用一个char类型的数组来存放这两个字符串用一个二维数组arr[][]来存放公共字符串的长度先给这个数组的行列进行初始化计算arr的其他元素 如果xi == yj， 则 arr[i][j]
输入：strs = [“flower”,“flow”,“flight”] 输出：“fl” 示例 2： 输入：strs = [“dog”,“racecar”,“car”] 输出："" 解释：输入不存在公共前缀。 test(s){ let str = '' let flag = true let len = s[1].length //找出字符串最短的长度 for(le
class Solution { public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) { if (text1.length() == 0 || text2.length() == 0) return 0; int len1 = text1.length(); int len2 = text2.length(); int[][] dp = new int[le
5. 最长回文子串 1. 题目描述 来源： https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring/ 2. 思路 2.1 中心拓展法 和“647. 回文子串”中的中心拓展完全类似，详细请访问https://www.cnblogs.com/taote/p/15448968.html中2.1部分。 2.2 Manacher算法 要学会Manacher算
LeetCode 剑指Offer II 119 一道水题，我首先想到的做法是暴力的枚举。 class Solution { public: int dp[100100],ans = 1; int longestConsecutive(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); memset(dp,0,sizeof(dp)); sort(nums.begin(),nums.end()); d
这是力扣的一道题目，最开始尝试着用动态规划解决，可以是可以，但是看了题解之后觉得滑动窗口也是一个很妙的解题方法，学习了一下做了个小总结。 1.遍历字符串，并再定义一个指针，初始化该指针指在字符串的最左边 2.判断当前指针指向的字符是否在集合中出现过。 1）如果未出现，将该字符
「快乐前缀」是在原字符串中既是 非空 前缀也是后缀（不包括原字符串自身）的字符串。 给你一个字符串 s，请你返回它的 最长快乐前缀。 如果不存在满足题意的前缀，则返回一个空字符串。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-happy-prefix 著作权归领扣网络
暴力搜索枚举法 枚举序列X里的每一个子序列xi检查子序列xi是否也是Y序列里的子序列；在每一步记录当前找到的子序列里面的最长的子序列。 #include<iostream> #include<cstring> #include <math.h> #include<algorithm> using namespace std; int main(){ string x,y; // 两个
文章目录 1.简介1.1 什么是动态规划？1.2什么时候使用动态规划 2.斐波那契数列及延伸问题（dp引入）2.1斐波那契数列2.2问题引入2.21递归分治解决2.22利用记忆化搜索降低时间复杂度 3.最短向下/上路径问题3.1数字三角形问题 4.最长曼哈顿路径问题4.1 问题描述 LMP(Longest Manha
