LeetCode 动态规划问题汇总

动态规划（Dynamic Programming，简称 DP）是解决最优化问题的有效方法。在 LeetCode 上，有很多经典的动态规划问题。以下是一些常见的 LeetCode 动态规划问题：

1. 最长递增子序列 (Longest Increasing Subsequence)

问题描述：给定一个无序数组，返回其最长递增子序列的长度。

示例：

def lengthOfLIS(nums):
    # TODO: 实现代码

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2. 不同的子序列 (Distinct Subsequences)

问题描述：给定字符串 s 和 t，返回 s 的子序列中 t 出现的次数。

示例：

def numDistinct(s, t):
    # TODO: 实现代码

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3. 背包问题 (Knapsack Problem)

问题描述：给定一个物品列表和它们的重量和价值，以及一个背包的最大承重，返回可以装入背包的物品的最大价值。

示例：

def knapsack(weights, values, capacity):
    # TODO: 实现代码

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下面是动态规划问题中的一个经典示例——斐波那契数列的动态规划解法。

希望这些信息能帮助您更好地理解 LeetCode 上的动态规划问题。如果您有其他问题或需要更多帮助，请随时访问我们的网站。

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