ACM大神是怎么解决动态规划的？搞定DP看这就够了
九章算法《动态规划专题》金牌讲师
清华大学全国算法竞赛金牌，ACM国际大学生程序设计竞赛全球总决赛选手。FLAG资深面试官。
动态规划题目类型多，又没有固定模板，一直是算法面试中的重点和难点。而且动规通过空间换取时间的算法思想在日常工作中也被频繁运用。
侯卫东的见面礼
部分内容展示，长按扫码即可领取
4步套路，解决动态规划问题
插入一下~
需要掌握的动态规划面试解题技巧还包括坐标型、位操型、序列型、博弈型、背包型、双序列以及一些高难面试题解。
本文篇幅有限无法逐一讲清，大家来白嫖我的在线分享吧（纯干货）。
白嫖方式：
长按扫码 — 跳转页面左下 —【免费试听】按钮即可👇
或点击最下方“阅读原文”
public int coinChange(int[] A, int M){ // A = [2,5,7] // M = 27 int[] f = new int[M + 1]; int n = A.length; // 硬币的种类 // 初始化, 0个硬币 f[0] = 0; // f[1], f[2], ... , f[27] = Integer.MAX_VALUE for (int i = 1; i <= M; i++){ f[i] = Integer.MAX_VALUE; } for (int i = 1; i <= M; i++){ // 使用第j个硬币 A[j] // f[i] = min{f[i-A[0]]+1, ... , f[i-A[n-1]]+1} for (int j = 0; j < n; ++j){ // 如果通过放这个硬币能够达到重量i if (i >= A[j] && f[i - A[j]] != Integer.MAX_VALUE) { // 获得i的重量的硬币数就可能是获得i-A[j]重量硬币数的方案+1 // 拿这个方案数量与原本的方案数打擂台，取最小值就行 f[i] = Math.min(f[i - A[j]] + 1, f[i]); } } } if (f[M] == Integer.MAX_VALUE){ return -1; } return f[M];}动态规划专题班 免费分享课
限时白嫖
长按扫码，点击免费报名即可
或点击下方“阅读原文”
白嫖戳这里