楼上说这个问题“不涉及算法”显然是不对的……这是一个多么经典的动态规划入门题……贪心解对30这个特定的值是可行，但比如对16就是不可行的，16的最优解显然是拿两个8，而不是贪心法的先拿10再拿三个2。

给你一个整数list L, 如 L=[2,-3,3,50], 求L的一个非连续子序列，使其和最大，输出最大子序列的和。这里非连续子序列的定义是，子序列中任意相邻的两个数在原序列里都不相邻。例如，对于L=[2,-3,3,50]， 输出52（分析：很明显，该列表最大非连续子序列为[2,50]).

这是一个典型的动态规划分治问题。每次只考虑把字符串分成两个部分，然后递归求解即可，只不过在递归的时候需要用栈来记录路径。使用 C++ 实现如下：

我写过最长递增子序列,仅作参考，二叉树问题应该类似，都是动态规划问题，可以看看左程云的《程序员代码面试指南》 {代码...}

就是用了 @smlg 提到的LCS。我用伪CoffeeScript代码翻译下吧： 首先我们把文件old、new转化为两个列表，列表的每个元素是文件的某一行： {代码...} 然后我们计算A和B最长的相似元素的长度lcs（递归就是力量） {代码...} (之所以叫伪CoffeeScript,因为真实环境下，文件足够大的话，会因为递归太多而爆栈……） 拿到了lcs，...

在 n x 的整数幂 x 的情况下，直接的方法将采用 x-1 乘法。为了优化这一点，我们可以使用动态规划并重用较早的乘法结果来避免所有 x 乘法。例如，在 5 9中，我们可以说， 批量 3 ，即计算 5 3一次，得到 125，然后使用相同的逻辑计算 125 的立方，在此过程中只进行 4 次乘法，而不是直接的 8 次乘法.

由于思路停留在背包问题，代码确实出现了bug，即数量4满足，但总和为10并没有满足，实际情况是<=10…… 原答案： 这个问题看似是个背包问题，实则比背包的条件更加苛刻。 每个item的两个数可以分别对应背包问题里的weight（重量）和value（价值），但与背包不同的是： 1.众多item只能选4个，即背包里只能装4个物品。2....

这样走到第十个楼梯的走法 = 走到第八个楼梯 + 走到第九个楼梯我们用f(n)来表示 走到第n个楼梯的走法，所以就有了f(10) = f(9) + f(8)

接下来考虑DP方程的转移，即从已有的方案生成一个新的方案。为避免重复，我们采取如下操作：1、在当前方案末尾加一个1上去，即由分割方案X=a1+a2+a3+...+ak得到X+1=a1+a2+a3+...+ak+12、将当前方案的每个部分都加一个1上去，即由分割方案X=a1+a2+a3+...+ak得到X+k=(a1+1)+(a2+1)+(a3+1)+...+(ak+1)

智商低禁入的意思呗。 因为你的问题正文不爽好几次了。会好好说话不？ 长眼睛了就看看你自己的提问记录，快成SF公敌了。长点心反思反思会死吗？ 这是背包问题的变种子集和问题并且是多维度的。我记得解法是伪多项式时间的动态规划。（解的量本身出现在时间复杂度表达式中，时间复杂度不纯是n的函数。） 伪多项式做起来是...

每次走到注释1的地方的时候，对于一个coin_value开始的递归链已经结束并得到了总数。这段代码意思是在对于每个面额硬币开始的递归过程中，不断维护min_count这个变量，使其为所有可能性组合中最小的硬币数目。但是如果一开始不给min_count赋值，那就需要在第一次有得到count值的时候，额外增加判断min_count是否有值的逻...

给你一个数字三角形, 形式如下:　　1　　2 3　　4 5 6　　7 8 9 10　　找出从第一层到最后一层的一条路,使得所经过的权值之和最小或者最大.　　写出的状态转移方程为：f(i, j)=a[i, j] + min{f(i+1, j)，f(i+1, j + 1)}

3.仓库位条件N件商品 sku(共有n总每种分别有m个) M个仓库， 每个仓库容量为X ， 2个人 。列如 一共有1000件商品， 分别有12种sku， 每个仓库每种sku数量不一。

抱歉，今天看到还有人回复。仔细看了一下问题，发现我以前以为只是匹配。所以我提出用ac自动机。 但是题主是为了找到序列的差异。这就是找两者的编辑距离。wiki：编辑距离wiki：来文斯坦距离 以前刷OJ的时候是使用DP（动态规划）来找一个字符串转换成另外一个字符串的最少编辑次数。 {代码...} 比如 ： {代码...} str2 ...

给定一个整数数组 nums ，找到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。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],输出: 6解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。 来源：力扣（LeetCode）链接：[链接]著作权...