300. 最长递增子序列 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的 子序列 。 示例 1： 123输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。 示例 2： 12输入：nums = [0,1,0,3,2,3]输出：4 示例 3： 12输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]输出：1 提示： 1 <= nums.length <= 2500 -10^4 <= nums[i] <= 10^4 进阶： 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗? 动态规划，线性dp 123456789101112131415class Solution { public int lengthOfLIS(int[] nums) { // f[i]: 考 ...

1143. 最长公共子序列 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。 示例 1： 123输入：text1 = "abcde", text2 = "ace" 输出：3 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。 示例 2： 123输入：text1 = "abc", text2 = "abc"输出：3解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。 示例 3： 123输入：text ...

值域dp 利用值域作为状态进行dp，枚举值域 3277. 查询子数组最大异或值：https://bughere.github.io/algorithm/problem/algorithm-problem-leetcode-3277/

状压dp 状压矩阵行号：3276. 选择矩阵中单元格的最大得分 状压走过位置的集合：3283. 吃掉所有兵需要的最多移动次数

区间dp 从数组的左右两端不断缩短，求解关于某段下标区间的最优值。 一般定义：f[i][j] 表示下标区间 [i, j] 的最优值。 最长回文子序列 516. 最长回文子序列 其它 5. 最长回文子串：记搜和递推两种写法 3040. 相同分数的最大操作数目 II(1709)：有点意思 3277. 查询子数组最大异或值：区间dp嵌套区间dp

3277. 查询子数组最大异或值 给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，以及一个大小为 q 的二维整数数组 queries，其中 queries[i] = [li, ri]。 对于每一个查询，你需要找出 nums[li..ri] 中任意 子数组 的 最大异或值。 数组的异或值 需要对数组 a 反复执行以下操作，直到只剩一个元素，剩下的那个元素就是 异或值： 对于除最后一个下标以外的所有下标 i，同时将 a[i] 替换为 a[i] XOR a[i + 1] 。 移除数组的最后一个元素。 返回一个大小为 q 的数组 answer，其中 answer[i] 表示查询 i 的答案。 示例 1： 输入： nums = [2,8,4,32,16,1], queries = [[0,2],[1,4],[0,5]] 输出： [12,60,60] 解释： 在第一个查询中，nums[0..2] 的子数组分别是 [2], [8], [4], [2, 8], [8, 4], 和 [2, 8, 4]，它们的异或值分别为 2, 8, 4, 10, 12, 和 6。查询的答案是 12，所有异或值中的最大值 ...

状态机dp 一般定义 f[i][j] 表示在 nums[:i] 在状态 j 下的最优值。一般 j 都很小 代表题目是「买卖股票」系列 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费

线性dp 经典线性dp 对于字符串s和t，一般定义f[i][j]表示对s[0:i]和t[0:j]的状态 最长公共子序列(LCS) 1143. 最长公共子序列 最长递增子序列(LIS) 300. 最长递增子序列 一维dp 发生在前缀/后缀之间的转移，例如从 f[i−1] 转移到 f[i]，或者从 f[j] 转移到 f[i] 一维线性dp 2140. 解决智力问题(1709) 2944. 购买水果需要的最少金币数(1709) 2901. 最长相邻不相等子序列 II(1899): 还要输出具体方案 2896. 执行操作使两个字符串相等(2172): 需要先条件转换 特殊子序列dp 比较特殊的一类题型，递推比记忆化搜索好写 计算合法子序列的最长长度、个数、元素和等。 一般定义 f[x] 表示以元素(数字) x 结尾的合法子序列的 xxx 值（比如个数、元素和），从子序列的倒数第二个数转移过来。 2501. 数组中最长的方波(1480) 3202. 找出有效子序列的最大长度 II(1974) 3351. 好子序列的元素之和：一种比较不错的思路，可以通过这题理解特殊 ...

更多 待分类整理 需要小技巧的动态规划 石子游戏 V（2087 几块石子 排成一行 ，每块石子都有一个关联值，关联值为整数，由数组 stoneValue 给出。 游戏中的每一轮：Alice 会将这行石子分成两个 非空行（即，左侧行和右侧行）；Bob 负责计算每一行的值，即此行中所有石子的值的总和。Bob 会丢弃值最大的行，Alice 的得分为剩下那行的值（每轮累加）。如果两行的值相等，Bob 让 Alice 决定丢弃哪一行。下一轮从剩下的那一行开始。 只 剩下一块石子 时，游戏结束。Alice 的分数最初为 0 。 返回 Alice 能够获得的最大分数 。 示例 1： 12345输入：stoneValue = [6,2,3,4,5,5]输出：18解释：在第一轮中，Alice 将行划分为 [6，2，3]，[4，5，5] 。左行的值是 11 ，右行的值是 14 。Bob 丢弃了右行，Alice 的分数现在是 11 。在第二轮中，Alice 将行分成 [6]，[2，3] 。这一次 Bob 扔掉了左行，Alice 的分数变成了 16（11 + 5）。最后一轮 Alice 只能将行分成 [ ...

动态规划回溯 通过回溯找到动态规划过程中的具体路径 具体来说，就是从最终答案开始，根据动态规划转移方程的条件，一步一步往回找 01背包+回溯: 689. 三个无重叠子数组的最大和 完全背包+回溯: 1449. 数位成本和为目标值的最大数字 一维线性dp+回溯: 2901. 最长相邻不相等子序列 II(1899)