Présentation de l'article：Comment utiliser PHP pour écrire l'algorithme de sous-séquence croissante la plus longue Introduction : La sous-séquence croissante la plus longue est un problème informatique classique, qui consiste à trouver la sous-séquence croissante la plus longue dans une séquence. En informatique, il existe de nombreuses solutions à ce problème, dont la programmation dynamique. Cet article explique comment écrire l'algorithme de sous-séquence croissante la plus longue à l'aide de PHP et fournit des exemples de code. Étape 1 : Comprendre le problème de la sous-séquence croissante la plus longue. Avant de commencer à écrire l'algorithme, vous devez d'abord comprendre la définition de la sous-séquence croissante la plus longue. Étant donné une séquence A, nous voulons trouver l’un des

2023-07-07 commentaire 0  1158

Présentation de l'article：Comment utiliser l'algorithme de sous-séquence croissante la plus longue en C++ nécessite des exemples de code spécifiques. La sous-séquence croissante la plus longue (LIS) est un problème d'algorithme classique, et ses idées de solution peuvent être appliquées à de nombreux domaines, tels que le traitement des données et la théorie des graphes. Dans cet article, je vais présenter comment utiliser l'algorithme de sous-séquence croissante la plus longue en C++ et fournir des exemples de code spécifiques. Tout d’abord, comprenons la définition de la sous-séquence croissante la plus longue. Étant donné une séquence a1,

2023-09-19 commentaire 0  1712

Présentation de l'article：Dans ce problème, nous devons trouver la sous-séquence non croissante la plus longue d’une chaîne donnée. Non croissant signifie que les caractères sont identiques ou classés par ordre décroissant. Étant donné que les chaînes binaires ne contiennent que « 0 » et « 1 », la chaîne résultante doit soit commencer par « 1 » et se terminer par « 0 », soit commencer et se terminer par « 0 » ou « 1 ». Pour résoudre ce problème, nous allons compter le préfixe « 1 » et le suffixe « 0 » à chaque position de la chaîne et trouver la somme maximale du préfixe « 1 » et du suffixe « 0 ». Énoncé du problème - On nous donne une chaîne binaire str. Nous devons trouver la sous-séquence non croissante la plus longue de la chaîne donnée. Exemple Input–str="010100"Output–4 illustre le plus long fichier non récursif

2023-09-07 commentaire 0  679

Présentation de l'article：Défi JavaScript quotidien : sous-séquence croissante la plus longue Salut amis développeurs ! ? Bienvenue dans le défi de codage JavaScript d'aujourd'hui. Gardons ces compétences en programmation à jour ! Le défi Difficulté : moyenne Sujet : Programme dynamique

2024-12-05 commentaire 0  866

Présentation de l'article：Nous utiliserons la programmation dynamique pour trouver la séquence bitonale la plus longue dans chaque tableau. Une séquence bitonale est une séquence qui augmente d’abord puis diminue. Pour trouver la séquence bitonale la plus longue, nous utiliserons une approche en deux étapes. Tout d’abord, recherchez la sous-séquence croissante la plus longue dans le tableau donné, puis recherchez la sous-séquence décroissante la plus longue dans l’ordre inverse du tableau donné. Enfin, nous additionnons les longueurs des deux sous-séquences et soustrayons 1 pour exclure les éléments communs au milieu. Méthode Une séquence bitonique est une séquence qui augmente puis diminue. La façon de trouver la séquence bitonale la plus longue dans un tableau donné consiste à utiliser la programmation dynamique. Initialisez deux tableaux "inc" et "dec" pour stocker la sous-séquence croissante la plus longue se terminant à chaque index.

2023-08-22 commentaire 0  767

Présentation de l'article：最长公共子序列,php:LCS算法&最大公共子串&最长公共子序列 PHP 实现：求两个字符串的最大公共子串&最长公共子序列输入： abcbdab bdcaba4即 bdcaba 与 abcbdab 的最大公共子串长度为 4 常规思路枚举法，算出两个字符串的所有子序列，然后分别作比较，选出最大的一个子串缺点：对于一个长度为 n 的字符串，子串个数有 2 的 n 次方个，然后在依次比较两个字符串的子串，效率过低动态规划 LCS算法以动态规划的思想来解这个题，我们用一个二位数组 $

2016-07-29 commentaire 0  1400

Présentation de l'article：Un arbre de segments est une structure de données polyvalente conçue pour répondre aux requêtes de plage et effectuer des opérations de mise à jour de tableau dans une complexité temporelle logarithmique, où chaque nœud stocke des informations relatives à une plage spécifique d'éléments du tableau. Dans le contexte du problème de la sous-séquence croissante la plus longue (LIS), où il est nécessaire de déterminer la longueur de la sous-séquence la plus longue dans laquelle les éléments d'une séquence donnée sont triés par ordre croissant, des arbres de segments de droite peuvent être utilisés pour calculer efficacement la longueur. de la sous-séquence croissante la plus longue d’un tableau. Cette méthode réduit considérablement la complexité temporelle par rapport aux méthodes traditionnelles et a de nombreuses applications dans des domaines tels que la génomique, le traitement du langage naturel et la reconnaissance de formes. Cet article explore les principes fondamentaux des arbres de segments et démontre leur potentiel dans la résolution du problème de sous-séquence croissante la plus longue. SyntaxeSegmentTreebuildfonction

2023-08-27 commentaire 0  1318

Présentation de l'article：La sous-séquence commune la plus longue (séquence commune la plus longue) et la sous-chaîne commune la plus longue (sous-chaîne commune la plus longue) ne sont pas la même chose. L'article suivant vous présente principalement les informations pertinentes sur l'implémentation de la sous-séquence commune la plus longue en JavaScript. peut s'y référer.

2018-06-07 commentaire 0  2058

Présentation de l'article：Comment utiliser l'algorithme de sous-séquence commune la plus longue en C++ La sous-séquence commune la plus longue (LCS) est un problème de correspondance de chaînes courant qui est utilisé pour trouver la sous-séquence identique la plus longue dans deux chaînes. En C++, nous pouvons utiliser la programmation dynamique (Dynamic Programming) pour résoudre le problème LCS. Voici un exemple de code C++ qui montre comment utiliser l'algorithme de sous-séquence commune la plus longue : #include&lt

2023-09-19 commentaire 0  1042

Présentation de l'article：1. Brève description : Description : Étant donné deux chaînes str1 et str2, génère la sous-séquence commune la plus longue des deux chaînes. Si la sous-séquence commune la plus longue est vide, "-1" est renvoyé. Pour les données actuellement fournies, il n'y aura qu'une seule plage de données de sous-séquence commune la plus longue : Exigences : complexité spatiale, complexité temporelle Entrée de l'exemple 1 : "1A2C3D4B56", "B1D23A456A" Valeur de retour : "123456" Entrée de l'exemple 2 : " abc"," def"Valeur de retour :"-1"Entrée de l'exemple 3 :&quo

2023-04-14 commentaire 0  1212

Présentation de l'article：Explication détaillée de l'algorithme de sous-séquence commune la plus longue en PHP La sous-séquence commune la plus longue (LCS) est un algorithme de correspondance de chaînes commun, qui est principalement utilisé pour comparer la similarité de deux chaînes. En PHP, l'algorithme LCS peut être implémenté grâce à l'idée de programmation dynamique. Le principe et l'implémentation du code de l'algorithme seront présentés en détail ci-dessous. Principe de l'algorithme L'idée principale de l'algorithme de sous-séquence commune la plus longue est de trouver la sous-séquence commune la plus longue L pour deux chaînes X et Y, telles que

2023-07-08 commentaire 0  1160

Présentation de l'article：Dans cet article, nous aborderons un problème intéressant lié à la manipulation de chaînes et à la programmation dynamique en C++. Le problème dont nous discutons aujourd'hui est "Maximiser le nombre de sous-séquences palindromiques de 3 longueurs où chaque partie d'index est une seule sous-séquence". Énoncé du problème Étant donné une chaîne, la tâche consiste à trouver le nombre maximum de sous-séquences palindromiques de 3 longueurs de telle sorte que chaque index de la chaîne fasse partie d'une seule sous-séquence. Une sous-séquence palindrome de 3 longueurs est une sous-séquence de la forme « aba », où « a » et « b » sont des caractères arbitraires. Solution C++ Pour résoudre ce problème, nous compterons la fréquence de chaque caractère de la chaîne. Nous sélectionnerons ensuite le personnage qui apparaît le plus fréquemment. Nous utiliserons ce caractère pour former autant de sous-séquences palindromes de 3 longueurs que possible. Chaque sous-séquence sera sélectionnée par

2023-09-14 commentaire 0  944

Présentation de l'article：300. Sous-séquence croissante la plus longue Étant donné un tableau d'entiers nums, renvoie la longueur du plus long strictement croissant sous-séquence . Exemple 1 : Entrée : nombres = [10,9,2,5,3,7,101,18] Sortie : 4 Explication : La sous-séquence croissante la plus longue est [

2024-07-19 commentaire 0  358

Présentation de l'article：Comment utiliser l'algorithme glouton pour obtenir la solution optimale au problème de sous-séquence commune la plus longue en PHP ? Le problème de la sous-séquence commune la plus longue (Longest Common Subsequence, LCS) est un problème d'algorithme classique utilisé pour trouver la longueur de la sous-séquence commune la plus longue dans deux séquences. L'algorithme glouton est une stratégie couramment utilisée pour résoudre le problème de sous-séquence commune la plus longue. Il construit la solution optimale globale en sélectionnant la solution locale optimale actuelle. En PHP, nous pouvons utiliser la programmation dynamique pour implémenter l'algorithme glouton pour résoudre le plus long

2023-09-19 commentaire 0  1001

Présentation de l'article：Cet article présente principalement comment Python utilise le modèle d'arbre de sous-ensemble de méthode de retour en arrière pour obtenir la sous-séquence commune la plus longue (LCS). Il décrit brièvement le problème de sous-séquence commune la plus longue et le combine avec un exemple pour analyser comment Python utilise le modèle d'arbre de sous-ensemble de méthode de retour en arrière pour obtenir. la sous-séquence commune la plus longue Pour les étapes de fonctionnement et les précautions associées des sous-séquences publiques, les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

2017-09-09 commentaire 0  1626

Présentation de l'article：问题描述： 输入一组整数，求出这组数字子序列和中最大值。也就是只要求出最大子序列的和，不必求出最大的那个序列。例如： 序列：-2 11 -4 13 -5 -2，则最大子序列和为20。 序列：-6 2 4 -7 5 3 2 -1 6 -9 10 -2，则最大子序列和为16。 下面依次给出几个不

2016-06-07 commentaire 0  1225

Présentation de l'article：Premiers pas avec Java : cet article explique avec vous comment implémenter la sous-séquence commune la plus longue. Si vous êtes également intéressé par l'algorithme, veuillez lire cet article.

2020-11-03 commentaire 0  2338