algorithm-problem-leetcode-3180
3180. 执行操作可获得的最大总奖励 I（1849）
给你一个整数数组 rewardValues，长度为 n，代表奖励的值。
最初，你的总奖励 x 为 0，所有下标都是 未标记 的。你可以执行以下操作 任意次 ：
从区间 [0, n - 1] 中选择一个 未标记 的下标 i。
如果 rewardValues[i] 大于 你当前的总奖励 x，则将 rewardValues[i] 加到 x 上（即 x = x + rewardValues[i]），并 标记 下标 i。
以整数形式返回执行最优操作能够获得的 最大 总奖励。
示例 1：
**输入：**rewardValues = [1,1,3,3]
**输出：**4
解释：
依次标记下标 0 和 2，总奖励为 4，这是可获得的最大值。
示例 2：
**输入：**rewardValues = [1,6,4,3,2]
**输出：**11
解释：
依次标记下标 0、2 和 1。总奖励为 11，这是可获得的最大值。
提示：
1 <= rewardValues.length <= 2000
1 <= rewardValues[ ...
algorithm-problem-leetcode-494
494. 目标和
给你一个非负整数数组 nums 和一个整数 target 。
向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ，然后串联起所有整数，可以构造一个 表达式 ：
例如，nums = [2, 1] ，可以在 2 之前添加 '+' ，在 1 之前添加 '-' ，然后串联起来得到表达式 "+2-1" 。
返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同 表达式 的数目。
示例 1：
12345678输入：nums = [1,1,1,1,1], target = 3输出：5解释：一共有 5 种方法让最终目标和为 3 。-1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 3+1 - 1 + 1 + 1 + 1 = 3+1 + 1 - 1 + 1 + 1 = 3+1 + 1 + 1 - 1 + 1 = 3+1 + 1 + 1 + 1 - 1 = 3
示例 2：
12输入：nums = [1], target = 1输出：1
提示：
1 <= nums.length <= 20
0 <= nums[i] <= 1000
0 <= ...
algorithm-problem-leetcode-1449
1449. 数位成本和为目标值的最大数字
给你一个整数数组 cost 和一个整数 target 。请你返回满足如下规则可以得到的 最大 整数：
给当前结果添加一个数位（i + 1）的成本为 cost[i] （cost 数组下标从 0 开始）。
总成本必须恰好等于 target 。
添加的数位中没有数字 0 。
由于答案可能会很大，请你以字符串形式返回。
如果按照上述要求无法得到任何整数，请你返回 “0” 。
示例 1：
12345678910111213输入：cost = [4,3,2,5,6,7,2,5,5], target = 9输出："7772"解释：添加数位 '7' 的成本为 2 ，添加数位 '2' 的成本为 3 。所以 "7772" 的代价为 2*3+ 3*1 = 9 。 "977" 也是满足要求的数字，但 "7772" 是较大的数字。 数字 成本 1 -> 4 2 -> 3 3 -> 2 4 -> 5 5 ...
algorithm-problem-leetcode-689
689. 三个无重叠子数组的最大和
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出三个长度为 k 、互不重叠、且全部数字和（3 * k 项）最大的子数组，并返回这三个子数组。
以下标的数组形式返回结果，数组中的每一项分别指示每个子数组的起始位置（下标从 0 开始）。如果有多个结果，返回字典序最小的一个。
示例 1：
1234输入：nums = [1,2,1,2,6,7,5,1], k = 2输出：[0,3,5]解释：子数组 [1, 2], [2, 6], [7, 5] 对应的起始下标为 [0, 3, 5]。也可以取 [2, 1], 但是结果 [1, 3, 5] 在字典序上更大。
示例 2：
12输入：nums = [1,2,1,2,1,2,1,2,1], k = 2输出：[0,2,4]
提示：
1 <= nums.length <= 2 * 10^4
1 <= nums[i] < 2^16
1 <= k <= floor(nums.length / 3)
123456789101112131415161718192021222324class ...
algorithm-problem-leetcode-300
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 ...
algorithm-problem-leetcode-1143
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 ...
algorithm-dp-value-range
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/
algorithm-dp-state-pressure
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
algorithm-dp-interval
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
algorithm-problem-leetcode-3277
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 ...