题目描述： 方法1：把题目修改为0-1背包问题，nums[i] 为物品i的重量与价值，背包容量为nums元素之和的一半，如果装的最大价值为背包容量，则返回true class Solution { public: bool canPartition(vector<int>& nums) {

链接：https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1046 题目描述： 方法1：二维dp解决背包问题 #include<iostream> #include<vector> #include<cmath> using namespace std; int s

题目描述：有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 例子：背包重量为4 方法1：二维dp 1：确定dp数组，dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放

题目描述：给定一个正整数 n ，将其拆分为 k 个 正整数 的和（ k >= 2 ），并使这些整数的乘积最大化，返回 你可以获得的最大乘积 。 方法1：动态规划，dp[i]表示第i个数可获得的最大乘积 class Solution { public: int integerBreak(int

题目描述： 方法1：动态规划，dp[i][j]表示到第 i-1 行第 j-1 列不同路径，dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];其中第一列和第一行固定只有一种路径，从第二行第二列开始遍历，保证可以填满dp数组 class Solution { public:

题目描述： 方法1：动态规划，分别求最大子数组和和最小子数组和，他们的绝对值中最大的一个即为题目要求 class Solution { public: int maxAbsoluteSum(vector<int>& nums) { int p = max(0,nums[0])

题目描述： 方法1：动态规划，题目类似于最大子数组和，本题中p表示以nums[i]结尾的最大开销的子数组，val哈希表存储每个字母的开销 m是最大开销的子数组 class Solution { public: int maximumCostSubstring(string s, string

题目描述：一条街道上共有 n * 2 个地块 ，街道的两侧各有 n 个地块。每一边的地块都按从 1 到 n 编号。每个地块上都可以放置一所房子。现要求街道同一侧不能存在两所房子相邻的情况，请你计算并返回放置房屋的方式数目。由于答案可能很大，需要对 109 + 7 取余后再返回。 方法1：动态规划dp

题目描述：给你一个整数数组 nums ，你可以对它进行一些操作。每次操作中，选择任意一个 nums[i] ，删除它并获得 nums[i] 的点数。之后，你必须删除 所有 等于 nums[i] - 1 和 nums[i] + 1 的元素。开始你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。 方

题目描述：你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。 方法1：动态规划，第一圈和最后一圈不能同时偷，