注：本文是BAT真題收錄很值得大家花心思看完，看完會有收獲。

前言

算法是面試大公司必考的項目，所以面試前準備好算法至關重要，今天整理的常見的動態規劃題目，希望可以幫到大家。

要想學習其他絕世武功，要先打好基礎。算法屬于內功，則更為重要。

強盜搶劫

題目：強盜搶劫一排房間，每個房間都有錢，不能搶劫兩個相鄰的房間，要求搶的錢最多。數組如：[2,7,9,3,1]

思路：當輸入房間數為0,1,2時，這個很好判斷，當輸入房間數字大于3時，就要用到動態規劃了，方程是:

dp[i]是當搶到第i個數時，能搶到最大值，從局部最大值推到最終結果最大。

假如搶到第5個房間，那么第5個房間有二種情況，搶不和不被搶，因為只能隔房間。

如果搶到第4個房間，有個最大值；搶到第3個房間，有個最大值。

如果加上第3房間最大值，加上第5房間的最大值，大于搶到第4個房間時的最大時。那就搶3,5而不搶4，反而，就按搶4的策略。

這樣從前往后推，最后的結果一定是最大的。

代碼如下：

跳臺階

題目描述：有 N 階樓梯，每次可上一階或兩階，求有多少種上樓梯的方法

先來分析下這個問題：

當N=1時，這個很好理解，只能跨1步這一種了

當N=2時，你每次可以跨1步或2步，那就是走2步或走兩個1步

當N=3時，因為你可以跨1步或2步，那你在臺階1或2都能行。要計算到臺階1有多少種走法，到臺階2有多少種走法，然后2種相加，依次逆推。

當N=4時，你在臺階2或3都能行，計算到臺階2有多少種走法，到臺階3有多少種走法，然后2者相加，依次逆推。

總結如下：你會發現，這是斐波拉切數列，使用遞歸出現重復計算問題，所以選擇動態規劃算法。

第三層：3種（在第一層走2步或在第二層走1步）

第四層：5種（在第二層走2步或在第三層走1步）

i,j首先賦邊界值，res保存i+j的值，每次前進，i,j,res的值都會被賦到前面結果。

上面的算法是底向上，遞歸相當于自頂向下，避免了重復計算。

矩形最小路徑和

題目：
給定一個，包含非負整數的 m x n 網格。請找出一條，從左上角到右下角的路徑。使得路徑上，所有數字總和為最小，每次只能向下，或者向右移動一步。

輸入:[[1,3,1],
[1,5,1],
[4,2,1]]
輸出: 7
解釋: 因為路徑 1→3→1→1→1 的總和最小。

先看動態方程：

說明：因為 i=0 和 j=0 是臨界條件，所以要先求出來。當 i>0 和 j>0 時，看如上數組，5 可以由上方3，或者左方 1 走過來。

當走5的時候，要選取上方3對應的dp，與左方1 對應的dp進行比較，選擇較小值累加，這樣走出來的才是最小值。最后推出，到右下角的最小值。

代碼如下：

sum用來存儲，從[0][0]到sum[i][j]路徑的最小和，看看每次sum的變化，sum[1][1]=7意思是，從[0][0]到[1][1]路徑最小和是7。

程序先把，第2行對應的sum都求出來，再把第2列對應的sum都求出來，最后求sum[2][2]就很容易了。

最后，sum[i-1][j-1]就是推出的最小值，上述代碼就是dp方程的實現。

劃分數組為兩個相等的子集

題目：輸入：[1, 5, 11, 5]， 輸出：[1, 5, 5]和[11]

思路是，相對數組中每個數求dp，最后就會找到dp[target]是否為true。

如果 dp[j - nums[i]] 為true的，說明可以組成 j-nums[i]這個數，再加上nums[i]，就可以組成數字j。

當j = target是同樣道理，要想找到dp[target]為true，就找到數組中，幾個值的和為target時，對應下標的dp值為true，這樣反推dp[target]為true。

代碼如下：

乘積最大連續子數組

題目：
輸入一個整形數組，數組里有正數也有負數。數組中連續的一個，或多個整數組成一個子數組，每個子數組都有一個和。求所有子數組的和的最大值。

例如數組：arr[]={1, 2, 3, -2, 4, -3 } 最大子數組為 {1, 2, 3, -2, 4} 和為8。

思路：fmax(i) 表示，以第 i 個元素結尾的，乘積最大子數組的乘積，fmin(i) 表示，以第 i 個元素結尾的，乘積最小子數組的乘積。

這里分為最大和最小是因為數組可能存在負數，最大值乘以負數變成較小值，最小值乘以一個負數也可能變成最大值。

比較方程是：當前數乘以上一個最大值，當前值，當前數乘以上一個最小值。這三者比較，其中的最大值，就是我們要的最大值。

同樣，每次也要把最小值計算出來，方式同上。

代碼如下：

等差遞減區間的個數

題目：求一個數組中等差遞減區間個數，等差數列必須是連續的。

例子：A = [1, 2, 3, 4]，個數為3，分別是:[1, 2, 3], [2, 3, 4]

等差數列公式：

先看一個表：

其實仔細觀察，發現這是一個斐波拉切數列，0,1….n-2數的求和，動態規劃找到方程了，就發現非常簡單了。

這就是規律，但需要自己去發現規律，有些題目咋看一臉懵逼，仔細看就會發現其中的規律。

dp[i] 表示到i位置時，子數組的個數。數組長度大于3。

下面看下代碼：

下面再看代碼執行值的變化過程：

很明顯，就是0,1….n-2數的求和。

最長回文子串

題目：求最長回文子串。輸入: "babad"，輸出: "bab"。注意: "aba" 也是一個有效答案。

dp[i][j]表示，字符s從下標i到下標j，是否為回文串。

如果bab是回文串，那么ababa也是回文串。因為，在兩邊增加了相同的數。同理，可以給出動態方程：

下面看下代碼：

這段代碼用利用了dp[i + 1][j - 1]，其前面已經計算出來了。

當k = 4時，字符串最長，最后符合條件的回文子串最長。注意整個循環遍歷的過程，用k最為兩個下標的間距，然后遍歷每種可能的結果，判斷是否回文。

最長的子串最后判斷，將符合條件的子串保存起來。動態規劃方程推測極為重要。

最長遞增子序列

求一個數組的最長自增子序列。

輸入: [10,9,2,5,3,7,101,18]，輸出: 4。

解釋: 最長的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的長度是 4。

代碼如下：

dp[i]表示以a[i]這個元素結尾的最長遞增子序列的長度。

想求 dp[5] 的值，也就是想求以 nums[5] 為結尾，其最長遞增子序列。

nums[5] = 3，既然是遞增子序列。我們只要找到，前面那些結尾比 3 小的子序列，然后把 3 接到最后，就可以形成新的遞增子序列，而且這個新的子序列長度加一。

當然，可能形成很多種新的子序列，但是我們只要最長的，把最長子序列的長度作為 dp[5] 的值即可。

根據此依次類推到前面，d[0],d[1]…d[i]都是這樣求出來的，看來動態規劃有些是逆推的。

最大子序和

給定一個整數數組 nums ，找到一個具有最大和的連續子數組（子數組最少包含一個元素），返回其最大和。

輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]，輸出: 6，解釋: 連續子數組 [4,-1,2,1] 的和最大，為 6

解決思路：動態規劃

動態規劃方程：

動態規劃：定義dp[i]表示為nums[i]為結尾的[連續子數組的最大和。

當遍歷到nums[i]時，我們需要比較nums[i]和dp[i-1]+nums[i]誰更大，然后取較大值。

代碼如下：

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