回文串专题总结
〖壹〗、LeetCode回文串专题总结：层次划分 基础篇：主要涵盖简单题目，如回文数的快速识别 、链表的回文检查以及子串计数 。侧重于模板算法的运用 ，旨在理解基本的回文性质和算法策略 。 进阶篇：涉及更深层次的题目 ，如分割回文串 、构造回文串等。
〖贰〗、对于1278题，如分割k个回文子串的最少修改数，其状态（i ， j ， cost）定义了从i到j所需的最少修改字符数，每个状态都对应于一个非空、不相交子串 ，这与经典的0-1背包问题中的状态设计异曲同工。
〖叁〗 、回溯算法+动态规划预处理 结合回溯算法与动态规划 ，预处理字符串中子串是否为回文的信息，减少重复计算 ，提高效率 。总结 本文通过动态规划 、回溯算法等方法 ，探讨了回文串匹配与分割的算法设计与分析 。动态规划与回溯算法分别在匹配与分割问题上展现了其独特优势，为解决相关问题提供了有效策略。
〖肆〗、时间复杂度 马拉车算法的时间复杂度在最坏情况下为O ，其中n是字符串的长度 。尽管在最坏情况下时间复杂度较高 ，但在实际应用中，马拉车算法通常表现出较高的效率 ，特别是在处理较长字符串时 。总结 马拉车算法以其独特的设计和高效的性能 ，在字符串回文检测领域展现出独特的价值。
〖伍〗 、编程题总结 找出字符串中最长的回文串 解题思路：可以使用动态规划或中心扩展法 。动态规划通过构建一个二维数组dp，dp[i][j]表示字符串s从i到j的子串是否为回文串 。中心扩展法则是以每个字符或每对相邻字符为中心，向外扩展寻找最长回文串。
〖陆〗 、字典序最小回文串：再次思考这道题时 ，发现自己的思路变得简洁了 。其他题目：包括1031526等 ，通过不同思路的尝试，对算法的理解更加深入 。12月14日至12月17日 这几天的每天一题有部分以Control C/V为主 ，但也有部分题目进行了深入思考 ，如2132415等。
LeetCode刷题经验:攻略没找对,刷500道跟没刷一样
持续刷题：刷题是一个持续的过程，不能半途而废 。要合理安排时间 ，保持每天或每周都有一定的刷题量 。参加竞赛：可以参加一些在线编程竞赛 ，如LeetCode周赛、月赛等。这不仅能锻炼自己的解题能力，还能与其他选手交流学习。其他建议 完善简历：在刷题的同时 ，也要注重简历的完善 。一份优秀的简历能够让你在面试中脱颖而出 。
前期准备 算法学习 刷题：对于算法工程师岗位 ，算法能力是核心。建议尽早开始刷Leetcode和剑指Offer等经典题库，熟悉常见算法和数据结构 ，提升代码能力 。平台选取：除了Leetcode ，还可以尝试牛客网等平台，这些平台往往有完整的输入输出要求，更接近实际笔试环境 。
首选蓝桥杯Python组历年真题 ，不建议一开始就去蓝桥杯官方网站刷题 ，因为那里Java 、C/C++组的题目难度较大且没有题解。刷题方式：对照真题格式写题，限时4小时完成 ，完成后对照答案和网上题解思考 ，对编程题目多测试几个用例 。如果能获得60分以上，则前景乐观；否则 ，继续刷题提升 。
然而 ，在大二下册，我意识到不能再这样下去了 ，于是开始接触并学习算法 ，踏上了算法竞赛之路。萌新期的探索与尝试 大二暑假，我开始每天刷一道LeetCode题目 ，逐渐对算法题产生了兴趣 。在刷了约300道题后 ，我参加了LeetCode周赛，但成绩并不理想 。
Leetcode-tips
Leetcode-tips在解决Leetcode题目时，掌握一些实用的技巧和策略可以显著提高解题效率和准确性。以下是几个值得记录的tips ，它们可以帮助你在处理特定类型的问题时更加得心应手 。 string的anagrams处理：将string转换为长度为26个数字的字符串解释：Anagrams是指由相同字符组成但排列不同的字符串 。
解题思路：这个问题可以通过记录原始位置与身高值的对应关系 ，然后根据身高值进行排序，最后再根据排序后的身高值映射回原始位置来解决。具体步骤为：首先创建一个数组记录每个学生的身高和原始位置 ，然后根据身高进行排序 ，最后根据排序后的身高值，找到对应的原始位置 ，并填充到结果数组中。
ARTS 第十七周 Algorithm LeetCode 746题：答案：本题可以使用动态规划（Dynamic Programming ， DP）来解决，通过状态转移来记录每个位置的最优解 。具体地 ，可以定义一个数组dp ，其中dp[i]表示以第i个字符结尾的最长回文子序列的长度 。
每周完成一个ARTS（Algorithm， Review ， Tips ， Share）任务：7号小组成员每周至少完成一道LeetCode算法题，阅读并评论至少一篇英文技术文章，学习至少一项技术技巧 ，分享一篇含有见解和思考的技术文章。算法 任务：反转一个32位有符号整数中的每位数字 。
ARTS 第二十九周Algorithm本周在LeetCode上完成了三道题目：LeetCode 977题：这是一道简单的排序问题 。我最初尝试使用快速排序来解决 ，但随后发现题目提供的答案采用了更合适的双指针法。双指针法在处理这类问题时，能够避免不必要的排序开销 ，通过一次遍历即可找到答案 ，时间复杂度更低 。
本周ARTS（Algorithm，Review ，Tips ，Share）活动由7号小组成员-追风筝的人参与 。活动内容包括完成一道LeetCode算法题，阅读并点评一篇英文技术文章 ，学习一个技术技巧 ，分享一篇包含观点和思考的技术文章。在算法部分，成员通过解决一道算法题 ，加强了对算法的理解与应用 。
lc120是什么意思?
〖壹〗 、LC120是老款普拉多 ，我们习惯称之为霸道 。这款车型在2003年推出，采用了非承载式车身结构，配备4升四缸发动机 ，搭载四轮驱动系统 ，具有良好的越野性能。LC150则是老款巡洋舰，是LC120的继任者 。
〖贰〗、总结：LC120是一道经典的动态规划题目 ，通过求解三角形中的最小路径和 ，帮助学习者深入理解和掌握动态规划的思想和方法 。
〖叁〗 、lc120是一道常见的LeetCode算法题目，它的意义在于让我们学习并理解动态规划的思想。这是一个非常基础但又重要的算法 ，广泛用于解决各种复杂的问题。因此 ，掌握动态规划思想是我们成为优秀程序员的必要条件之一 。
〖肆〗 、LC是landcruiser的缩写 。LC120是老普拉多，在中国我们习惯称之为霸道。LC150普拉多现金 。普拉多是陆地巡洋舰系列70和90的改装版 。它的外观是为了适应中国市场 ，并且取消了某些安全配置 ，但该车的性能仍然完美。
DP(动态规划)优化——斜率优化
DP优化中的斜率优化是一种将动态规划问题转化为求函数截距最值的策略 。以下是对斜率优化的详细解释： 核心思想： 斜率优化的核心在于，将dp关系转化为线性函数的斜率和截距形式 。 通过这种转化 ，可以将问题简化为在给定点集中 ，找到特定斜率的直线，其截距即为所求的答案。
DP优化中的斜率优化是一种巧妙的策略，它将动态规划问题转化为求函数截距的最值 。大多数博客直接讲解如何实施 ，但很少涉及其背后的思考过程 。斜率优化的核心思想是 ，通过将dp关系转化为线性函数的斜率和截距，将问题简化为求解截距的最优化问题。对于常规的dp式子 ，如[公式] ，朴素方法可能只能达到[公式] 。
斜率优化是一种在线性规划或动态规划问题中常用的优化技巧，旨在减少不必要的计算 ，提高算法效率 。其基本原理通过构建和维护一个凸包（Convex Hull）来实现 ，从而快速确定最优解。问题背景在线性规划或某些动态规划问题中，我们通常需要求解一个方程的最值。
通过斜率优化 ，我们不仅降低了动态规划问题的求解复杂度 ，还提高了算法的执行效率，为解决大规模动态规划问题提供了有力支持 。
利用斜率的递增性质 ，可以提前舍弃不优的点对 ，避免逐一计算 。操作简化：维护凸包的过程可以简化为类似队列的操作，针对每个变量值进行循环，计算目标函数值则在维护凸包之间进行。效率提升：斜率优化避免了重复计算 ，显著提高了求解效率 。这种方法在线性规划、动态规划等优化问题中具有广泛应用 。
LCS） ，最长递增子序列（LIS），编辑距离 ，最小化分 ，行走问题，矩阵最长递增路径 ，子集和问题 ，矩阵链乘法，布尔括号问题）。区间DP ，状态压缩DP ，树形DP，数位DP ，计数类DP ，概率DP 。插头DP，基环树DP，DP优化（数据结构优化 ，单调队列优化 ，斜率优化，分治优化 ，四边形不等式优化） 。
刷leetcode需要哪些基础
刷LeetCode需要具备以下基础：编程语言基础 选定一门编程语言：如Python 、Java 、C++等 ，这些语言在LeetCode上都广泛使用。需要掌握该语言的基本语法、数据类型、控制结构 、函数定义与调用等基础知识 。编程实践：通过看书或在线课程学习编程语言后，需要通过编写实际代码来加深理解 。
刷LeetCode需要以下基础：编程语言基础：选定一门编程语言：如Python 、Java、C++等 ，根据个人喜好和求职需求选取。掌握基本概念：包括变量 、数据类型 、控制结构（如循环、条件语句） 、函数 、类等 。实践编程：通过编写简单的程序 ，如实现基本算法、数据结构等，来加深理解 。
刷LeetCode需要以下基础：编程语言基础：选定一门编程语言：如Python 、Java 、C++等 ，这些语言在LeetCode上都非常常见。掌握基本概念：包括变量、数据类型 、控制结构 、函数等。实践编程：通过编写简单的程序来巩固这些基础知识 ，并能独立解决一些基础编程问题 。
在开始刷LeetCode之前，你需要学习以下知识点和进行必要的准备：基础算法和数据结构：排序算法：如冒泡排序、选取排序、插入排序 、快速排序 、归并排序等 。查找算法：如二分查找、哈希表查找等。数据结构：熟练掌握数组 、链表 、栈、队列 、树（特别是二叉树 、平衡树）和图等 。
面对LeetCode上近两千道题目 ，初学者往往感到无从下手 。为了帮助大家更高效地刷题 ，我总结了一份详细的LeetCode刷题攻略，涵盖了经典题目和高频面试题，并按照循序渐进的难度顺序排列。以下是攻略的具体内容：刷题顺序 数组 数组是编程中最基本的数据结构之一 ，掌握数组的操作和算法对于后续的学习至关重要 。
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我是9号的签约作者“董建建”！
希望本篇文章《leetcode动态规划股票(leetcode 动态规划)》能对你有所帮助！
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