给定一个二进制矩阵，我们的任务是找到一个所有元素都为 1 的正方形矩阵。对于这个问题，我们将创建一个辅助大小矩阵，其阶数与给定矩阵相同。这个大小矩阵将帮助表示，在每个条目 Size[i, j] 中，是所有元素都为 1 的正方形矩阵的大小。从该大小矩阵中，我们将获得最大值以获得最大正方形矩阵的大小。输入和输出输入：二进制矩阵。0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 ... 阅读更多

给定一个链对。在每一对中，都有两个整数，第一个整数总是较小的，第二个整数总是较大的，相同的规则也可以应用于链的构建。(x, y) 对只能在 (p, q) 对之后添加，只有当 q < x 时。为了解决这个问题，首先，我们必须按照第一个元素的递增顺序对给定的对进行排序。之后，我们将比较一对的第二个元素与下一对的第一个元素。输入和输出输入：一个数字对链。 ... 阅读更多

最长回文子序列是给定序列的子序列，并且该子序列是一个回文。在这个问题中，给定一个字符序列，我们必须找到最长回文子序列的长度。为了解决这个问题，我们可以使用递归公式，如果 L(0, n-1) 用于存储最长回文子序列的长度，则 L(0, n-1) := L(1, n-2) + 2（当第 0 个和第 (n-1) 个字符相同时）。输入和输出输入：一个包含不同字母或符号的字符串。假设输入是“ABCDEEAB”输出：最长回文子序列的最长长度。这里是 ... 阅读更多

最长递增子序列是一个子序列，其中一个项目大于其前一个项目。在这里，我们将尝试从一组整数中找到最长递增子序列的长度。输入和输出输入：一组整数。{0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15} 输出：最长递增子序列的长度。这里是 6。子序列是 0, 2, 6, 9, 13, 15。算法longestSubSeq(subarray, n)输入- 子数组和子数组的大小。输出- 最长递增子序列长度。开始    定义大小为 n 的数组    最初设置为 0 ... 阅读更多

给定一个包含不同字符的矩阵。从一个字符开始，我们必须通过遍历所有大于当前字符的字符来找到最长路径。字符是连续的。为了找到最长路径，我们将使用深度优先搜索算法。在 DFS 期间，可能会出现一些子问题多次。为了避免一次又一次地计算，我们将使用动态规划方法。输入和输出输入：如上所示的矩阵。和起点。这里的起点是 e。输出：输入起点 (a-i)：e 最大连续路径：5算法findLongestLen(i, j, ... 阅读更多

如果一个序列先递增后递减，则称该序列为双调序列。在这个问题中，给定一个全为正整数的数组。我们必须找到一个先递增后递减的子序列。为了解决这个问题，我们将定义两个子序列，它们是最长递增子序列和最长递减子序列。LIS 数组将保存以 array[i] 结尾的递增子序列的长度。LDS 数组将存储从 array[i] 开始的递减子序列的长度。使用这两个数组，我们可以得到最长双调子序列的长度。输入和输出输入：一个 ... 阅读更多

给定一个整数数组。我们必须找到所有连续元素的和，其和最大，这将作为输出发送。使用动态规划，我们将存储直到当前项的最大和。这将有助于找到数组中连续元素的和。输入和输出输入：一个整数数组。{-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3} 输出：子数组的最大和为：7算法maxSum(array, n)输入- 主数组，数组的大小。输出- 最大和。开始    tempMax := array[0]    currentMax = tempMax    for i := ... 阅读更多

独立集是所有二叉树节点的子集，当该子集中的任何两个节点之间没有边时。现在，我们将从一组元素中找到最长的独立集。即如果元素用于形成二叉树，则所有最大子集，其中该子集中的任何元素都不相互连接。输入和输出输入：一棵二叉树。输出：最大独立集的大小为：5算法longSetSize(root)在这个算法中，将形成二叉树，该树的每个节点都将保存数据和 setSize。输入- 二叉树的根节点。输出- ... 阅读更多

让我们考虑一下，我们将尝试使用键盘编写字母“A”。我们的目标是只使用四个键并在文本字段中尝试编写最大数量的“A”。这些键是“A”、“C”、“V”和“Ctrl”。为了编写最大数量的 A，我们将使用 Ctrl + A 选择全部，Ctrl + C 复制和 Ctrl + V 粘贴。输入和输出输入：按键次数，例如 7 输出：使用 7 次按键可以获得的最大 A 数量为：9 按三次 A。然后 Ctrl+A、Ctrl+C、Ctrl+V、Ctrl+V算法keyNumbers(keyStrokes)输入：按键次数。输出：使用这些按键可以获得的最大字母数量 ... 阅读更多

斐波那契数列是这样的，0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55，……在这个序列中，第 n 项是第 (n-1) 项和第 (n-2) 项的和。为了生成，我们可以使用递归方法，但在动态规划中，该过程更简单。它可以使用表存储所有斐波那契数，通过使用该表，它可以很容易地生成该序列中的下一项。输入和输出输入：将项数作为输入。假设它是 10 输出：输入项数：10 第 10 个斐波那契项：55算法genFiboSeries(n)输入：最大项数。输出- 第 n 个斐波那契数 ... 阅读更多