子串行： 乙個序列 a＝a1,a2,……an 中任意刪除若干項，剩餘的序列叫做 a 的乙個子串行。也可以認為是從序列 a 按原順序保留任意若干項得到的序列。（例如：對序列｛1,3,5,4,2,6,8,7｝來說，序列｛3,4,8,7｝是它的乙個子串行。）
公共子串行 ：如果序列 c 既是序列 a 的子串行，也是序列 b 的子串行，則稱它為序列 a 和序列 b 的公共子串行。（例如：對序列｛1,3,5,4,2,6,8,7｝和序列｛1,4,8,6,7,5｝來說，序列｛1,8,7｝是它們的乙個公共子串行）
最長公共子串行：a 和 b 的公共子串行中長度最長的（包含元素最多的）序列叫做 a 和 b 的公共子串行。（ 最長公共子串行不唯一）
對於乙個長度為 n 的序列，它一共有 2^n 個子序列，有 (2^n – 1) 個非空子序列。
子串行不是子集，它和原始序列的元素順序是相關的。
空序列是任何兩個序列的公共子串行。
角標為 0 時，認為子串行是空序列。
lis 問題（longest increasing subsequence），最長上公升子串行，其一般為求最長下降子串行或是最長上公升子串行。
用 dp[i] 表示 a[i] 為結尾的最長上公升子串行的長度，則有狀態轉移方程：
即：
模板：
char s[max],t[max];
scanf("%s%s",s,t);
int x=strlen(s),y=strlen(t);
for(i=0;ilcis 問題（longest common increasing subsequence），求序列的最長公共上公升子串行。
用 f[i][j] 表示 a[1~j] 與 b[1~j] 可以構成的以 b[j] 為結尾的 lcis 的長度，易得狀態轉移方程：
因此對於決策集合中的元素只增多不減少的情景，就可以維護乙個變數來記錄決策集合的當前訊息，只需要兩重迴圈即可求解。
模板：for (int i=1;i<=n;++i)
}
動態規劃 線性DP
線性dp 即線性動態規劃，不侷限於 線性時間複雜度 的一維動態規劃。與數學中的 線性空間 類似，如果乙個動態規劃演算法的 狀態 包含多個維度，但在每個維度上都具有 線性 變化的 階段 那麼該動態規劃演算法同樣稱為 線性dp 在這類問題中，需要計算的物件表現出明顯的維度以及有序性，每個狀態的求解直接構...
動態規劃 線性dp 初級
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動態規劃 線性dp 筆記
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