代码随想录算法训练营第四十六天|1143.最长公共子序列，1035.不相交的线，53. 最大子序和

本文主要是介绍代码随想录算法训练营第四十六天|1143.最长公共子序列，1035.不相交的线，53. 最大子序和，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

系列文章目录

代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704. 二分查找，27. 移除元素
代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方 ，209.长度最小的子数组 ，59.螺旋矩阵II
代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表
代码随想录算法训练营第四天|24. 两两交换链表中的节点，19.删除链表的倒数第N个节点，面试题 02.07. 链表相交，142.环形链表II，总结
代码随想录算法训练营第五天|哈希表理论基础，242.有效的字母异位词，349. 两个数组的交集，202. 快乐数，1. 两数之和
代码随想录算法训练营第六天|454.四数相加II，383. 赎金信，15. 三数之和，18. 四数之和，总结
代码随想录算法训练营第七天|344.反转字符串，541. 反转字符串II，卡码网：54.替换数字，151.翻转字符串里的单词，卡码网：55.右旋转字符串
代码随想录算法训练营第八天|28. 实现 strStr()，459.重复的子字符串，字符串总结，双指针回顾
代码随想录算法训练营第九天|理论基础，232.用栈实现队列，225. 用队列实现栈
代码随想录算法训练营第十天|20. 有效的括号，1047. 删除字符串中的所有相邻重复项，150. 逆波兰表达式求值
代码随想录算法训练营第十一天|239. 滑动窗口最大值，347.前 K 个高频元素，总结
代码随想录算法训练营第十二天|理论基础，递归遍历，迭代遍历，统一迭代
代码随想录算法训练营第十三天|层序遍历10，226.翻转二叉树，101.对称二叉树
代码随想录算法训练营第十四天|104.二叉树的最大深度，559.n叉树的最大深度，111.二叉树的最小深度，222.完全二叉树的节点个数
代码随想录算法训练营第十五天|110.平衡二叉树，257. 二叉树的所有路径，404.左叶子之和
代码随想录算法训练营第十六天|513.找树左下角的值，112. 路径总和，113.路径总和ii，106.从中序与后序遍历序列构造二叉树，105.从前序与中序遍历序列构造二叉树
代码随想录算法训练营第十七天|654.最大二叉树，617.合并二叉树，700.二叉搜索树中的搜索，98.验证二叉搜索树
代码随想录算法训练营第十八天|530.二叉搜索树的最小绝对差，501.二叉搜索树中的众数，236. 二叉树的最近公共祖先
代码随想录算法训练营第十九天|235. 二叉搜索树的最近公共祖先，701.二叉搜索树中的插入操作，450.删除二叉搜索树中的节点
代码随想录算法训练营第二十天|669. 修剪二叉搜索树，108.将有序数组转换为二叉搜索树，538.把二叉搜索树转换为累加树，总结篇
代码随想录算法训练营第二十一天|回溯算法理论基础，77. 组合
代码随想录算法训练营第二十二天|216.组合总和III，17.电话号码的字母组合
代码随想录算法训练营第二十三天|39. 组合总和，40.组合总和II，131.分割回文串
代码随想录算法训练营第二十四天|93.复原IP地址，78.子集，90.子集II
代码随想录算法训练营第二十五天|491.递增子序列，46.全排列，47.全排列 II
代码随想录算法训练营第二十六天|332.重新安排行程，51. N皇后，37. 解数独，总结
代码随想录算法训练营第二十七天|贪心算法理论基础，455.分发饼干，376. 摆动序列，53. 最大子序和
代码随想录算法训练营第二十八天|122.买卖股票的最佳时机II，55. 跳跃游戏，45.跳跃游戏II
代码随想录算法训练营第二十九天|1005.K次取反后最大化的数组和，134. 加油站，135. 分发糖果
代码随想录算法训练营第三十天|860.柠檬水找零，406.根据身高重建队列，452. 用最少数量的箭引爆气球
代码随想录算法训练营第三十一天|435. 无重叠区间，763.划分字母区间，56. 合并区间
代码随想录算法训练营第三十二天|738.单调递增的数字，968.监控二叉树，总结
代码随想录算法训练营第三十三天|动态规划理论基础，509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
代码随想录算法训练营第三十四天|62.不同路径，63. 不同路径 II
代码随想录算法训练营第三十五天|343. 整数拆分，96.不同的二叉搜索树
代码随想录算法训练营第三十六天|背包理论基础，416. 分割等和子集
代码随想录算法训练营第三十七天|1049. 最后一块石头的重量 II，494. 目标和，474.一和零
代码随想录算法训练营第三十八天|完全背包，518. 零钱兑换 II，377. 组合总和 Ⅳ
代码随想录算法训练营第三十九天|70. 爬楼梯 （进阶），322. 零钱兑换，279.完全平方数
代码随想录算法训练营第四十天|139.单词拆分，多重背包介绍，背包问题总结篇！
代码随想录算法训练营第四十一天|198.打家劫舍，213.打家劫舍II，337.打家劫舍III
代码随想录算法训练营第四十二天|121. 买卖股票的最佳时机，122.买卖股票的最佳时机II
代码随想录算法训练营第四十三天|123.买卖股票的最佳时机III，188.买卖股票的最佳时机IV
代码随想录算法训练营第四十四天|309.最佳买卖股票时机含冷冻期，714.买卖股票的最佳时机含手续费，总结
代码随想录算法训练营第四十五天|300.最长递增子序列，674. 最长连续递增序列，718. 最长重复子数组

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1143.最长公共子序列

题目链接： 1143.最长公共子序列
题目内容： 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。例如，“ace” 是 “abcde” 的子序列，但 “aec” 不是 “abcde” 的子序列。两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
视频讲解： 动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列

动态规划问题的五步曲：

• 确定dp数组（dp table）以及下标的含义：长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]

• 确定递推公式：dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])

• dp数组如何初始化：统一初始为0

• 确定遍历顺序：从左到右遍历，从上到下遍历

• 举例推导dp数组

class Solution:def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:dp=[[0]* (len(text2)+1) for _ in range(len(text1)+1)]for i in range(1,len(text1)+1):for j in range(1,len(text2)+1):if text1[i-1]==text2[j-1]:dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1else:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])return dp[len(text1)][len(text2)]

1035.不相交的线

题目链接： 1035.不相交的线
题目内容： 在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。现在，可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线，这些直线需要同时满足满足：nums1[i] == nums2[j]，且绘制的直线不与任何其他连线（非水平线）相交。请注意，连线即使在端点也不能相交：每个数字只能属于一条连线。以这种方法绘制线条，并返回可以绘制的最大连线数。
视频讲解： 动态规划之子序列问题，换汤不换药 | LeetCode：1035.不相交的线

本题说是求绘制的最大连线数，其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度！

class Solution:def maxUncrossedLines(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:dp=[[0]* (len(nums2)+1) for _ in range(len(nums1)+1)]for i in range (1,len(nums1)+1):for j in range(1,len(nums2)+1):if nums1[i-1]==nums2[j-1]:dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1else:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])return dp[-1][-1]

53. 最大子序和

题目链接： 53. 最大子序和
题目内容： 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。
视频讲解： 看起来复杂，其实是简单动态规划 | LeetCode：53.最大子序和

动态规划问题的五步曲：

• 确定dp数组（dp table）以及下标的含义：包括下标i（以nums[i]为结尾）的最大连续子序列和为dp[i]

• 确定递推公式：dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i])

• dp数组如何初始化：统一初始为0

• 确定遍历顺序：从前往后遍历

• 举例推导dp数组

class Solution:def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:dp=[0]*len(nums)dp[0]=nums[0]result=dp[0]for i in range(1,len(nums)):dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])result=max(result,dp[i])return result

这篇关于代码随想录算法训练营第四十六天|1143.最长公共子序列，1035.不相交的线，53. 最大子序和的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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