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咱们号之前写过十几篇动静布局文章，能够说动静布局技巧对于算法效率的晋升十分可观，一般来说都能把指数级和阶乘级工夫复杂度的算法优化成 O(N^2)，堪称算法界的二向箔，把各路魑魅魍魉通通打成二次元。
然而，动静布局自身也是能够进行阶段性优化的，比如说咱们常据说的「状态压缩」技巧，就可能把很多动静布局解法的空间复杂度进一步升高，由 O(N^2) 升高到 O(N)，
可能应用状态压缩技巧的动静布局都是二维 dp 问题，你看它的状态转移方程，如果计算状态 dp[i][j] 须要的都是 dp[i][j] 相邻的状态，那么就能够应用状态压缩技巧，将二维的 dp 数组转化成一维，将空间复杂度从 O(N^2) 升高到 O(N)。
什么叫「和 dp[i][j] 相邻的状态」呢，比方前文 最长回文子序列 中，最终的代码如下：
int longestPalindromeSubseq(string s) {int n = s.size();
// dp 数组全副初始化为 0
vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, 0));
// base case
for (int i = 0; i < n; i++)
dp[i][i] = 1;
// 反着遍历保障正确的状态转移
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {
// 状态转移方程
if (s[i] == s[j])
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
else
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
// 整个 s 的最长回文子串长度
return dp[0][n - 1];
}PS：咱们本文不探讨如何推状态转移方程，只探讨对二维 DP 问题进行状态压缩的技巧。技巧都是通用的，所以如果你没看过前文，不明确这段代码的逻辑也不妨，齐全不会妨碍你学会状态压缩。
PS：我认真写了 100 多篇原创，手把手刷 200 道力扣题目，全副公布在 labuladong 的算法小抄，继续更新 。倡议珍藏， 依照我的文章程序刷题，把握各种算法套路后投再入题海就蛟龙得水了。
你看咱们对 dp[i][j] 的更新，其实只依赖于 dp[i+1][j-1], dp[i][j-1], dp[i+1][j] 这三个状态：
这就叫和 dp[i][j] 相邻，反正你计算 dp[i][j] 只须要这三个相邻状态，其实基本不须要那么大一个二维的 dp table 对不对？状态压缩的外围思路就是，将二维数组「投影」到一维数组：
思路很直观，然而也有一个显著的问题，图中 dp[i][j-1] 和 dp[i+1][j-1] 这两个状态处在同一列，而一维数组中只能容下一个，那么当我计算 dp[i][j] 时，他俩必然有一个会被另一个笼罩掉，怎么办？
这就是状态压缩的难点，上面就来剖析解决这个问题，还是拿「最长回文子序列」问题间隔，它的状态转移方程次要逻辑就是如下这段代码：
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {
// 状态转移方程
if (s[i] == s[j])
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
else
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}想把二维 dp 数组压缩成一维，一般来说是把第一个维度，也就是 i 这个维度去掉，只剩下 j 这个维度。压缩后的一维 dp 数组就是之前二维 dp 数组的 dp[i][..] 那一行。
咱们先将上述代码进行革新，间接无脑去掉 i 这个维度，把 dp 数组变成一维：
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {
// 在这里，一维 dp 数组中的数是什么？if (s[i] == s[j])
dp[j] = dp[j - 1] + 2;
else
dp[j] = max(dp[j], dp[j - 1]);
}
}上述代码的一维 dp 数组只能示意二维 dp 数组的一行 dp[i][..]，那我怎么能力失去 dp[i+1][j-1], dp[i][j-1], dp[i+1][j] 这几个必要的的值，进行状态转移呢？
在代码中正文的地位，将要进行状态转移，更新 dp[j]，那么咱们要来思考两个问题：
1、在对 dp[j] 赋新值之前，dp[j] 对应着二维 dp 数组中的什么地位？
2、dp[j-1] 对应着二维 dp 数组中的什么地位？
对于问题 1，在对 dp[j] 赋新值之前，dp[j] 的值就是外层 for 循环上一次迭代算进去的值，也就是对应二维 dp 数组中 dp[i+1][j] 的地位。
对于问题 2，dp[j-1] 的值就是内层 for 循环上一次迭代算进去的值，也就是对应二维 dp 数组中 dp[i][j-1] 的地位。
那么问题曾经解决了一大半了，只剩下二维 dp 数组中的 dp[i+1][j-1] 这个状态咱们不能间接从一维 dp 数组中失去：
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {if (s[i] == s[j])
// dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;
dp[j] = ?? + 2;
else
// dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]);
dp[j] = max(dp[j], dp[j - 1]);
}
}因为 for 循环遍历 i 和 j 的程序为从左向右，从下向上，所以能够发现，在更新一维 dp 数组的时候，dp[i+1][j-1] 会被 dp[i][j-1] 笼罩掉，图中标出了这四个地位被遍历到的秩序：
那么如果咱们想得到 dp[i+1][j-1]，就必须在它被笼罩之前用一个长期变量 temp 把它存起来，并把这个变量的值保留到计算 dp[i][j] 的时候。为了达到这个目标，联合上图，咱们能够这样写代码：
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {// 存储 dp[i+1][j-1] 的变量
int pre = 0;
for (int j = i + 1; j < n; j++) {int temp = dp[j];
if (s[i] == s[j])
// dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;
dp[j] = pre + 2;
else
dp[j] = max(dp[j], dp[j - 1]);
// 到下一轮循环，pre 就是 dp[i+1][j-1] 了
pre = temp;
}
}别小看这段代码，这是一维 dp 最精妙的中央，会者不难，难者不会。为了清晰起见，我用具体的数值来拆解这个逻辑：
假如当初 i = 5, j = 7 且 s[5] == s[7]，那么当初会进入上面这个逻辑对吧：
if (s[5] == s[7])
// dp[5][7] = dp[i+1][j-1] + 2;
dp[7] = pre + 2;我问你这个 pre 变量是什么？是内层 for 循环上一次迭代的 temp 值。
PS：我认真写了 100 多篇原创，手把手刷 200 道力扣题目，全副公布在 labuladong 的算法小抄，继续更新 。倡议珍藏， 依照我的文章程序刷题，把握各种算法套路后投再入题海就蛟龙得水了。
那我再问你内层 for 循环上一次迭代的 temp 值是什么？是 dp[j-1] 也就是 dp[6]，但这是外层 for 循环上一次迭代对应的 dp[6]，也就是二维 dp 数组中的 dp[i+1][6] = dp[6][6]。
也就是说，pre 变量就是 dp[i+1][j-1] = dp[6][6]，也就是咱们想要的后果。
那么当初咱们胜利对状态转移方程进行了降维打击，算是最硬的的骨头啃掉了，但留神到咱们还有 base case 要解决呀：
// dp 数组全副初始化为 0
vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, 0));
// base case
for (int i = 0; i < n; i++)
dp[i][i] = 1;如何把 base case 也打成一维呢？很简略，记住状态压缩就是投影，咱们把 base case 投影到一维看看：
二维 dp 数组中的 base case 全都落入了一维 dp 数组，不存在抵触和笼罩，所以说咱们间接这样写代码就行了：
// 一维 dp 数组全副初始化为 1
vector<int> dp(n, 1);至此，咱们把 base case 和状态转移方程都进行了降维，实际上曾经写出残缺代码了：
int longestPalindromeSubseq(string s) {int n = s.size();
// base case：一维 dp 数组全副初始化为 0
vector<int> dp(n, 1);
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
int pre = 0;
for (int j = i + 1; j < n; j++) {int temp = dp[j];
// 状态转移方程
if (s[i] == s[j])
dp[j] = pre + 2;
else
dp[j] = max(dp[j], dp[j - 1]);
pre = temp;
}
}
return dp[n - 1];
}本文就完结了，不过状态压缩技巧再牛逼，也是基于惯例动静布局思路之上的。
你也看到了，应用状态压缩技巧对二维 dp 数组进行降维打击之后，解法代码的可读性变得十分差了，如果间接看这种解法，任何人都是一脸懵逼的。算法的优化就是这么一个过程，先写出可读性很好的暴力递归算法，而后尝试使用动静布局技巧优化重叠子问题，最初尝试用状态压缩技巧优化空间复杂度。
也就是说，你最起码可能纯熟使用咱们前文 动静布局框架套路详解 的套路找出状态转移方程，写出一个正确的动静布局解法，而后才有可能察看状态转移的状况，剖析是否可能应用状态压缩技巧来优化。
心愿读者可能操之过急，层层递进，对于这种比拟极限的优化，不做也罢。毕竟套路存于心，走遍天下都不怕！
