代码随想录算法训练营第三十八天|理论基础、509.斐波那契数、70.爬楼梯、746.使用最小花费爬楼梯
2023-12-13 11:40:36
代码随想录 (programmercarl.com)
理论基础
一、题目类型:
动规基础、背包问题、打家劫舍、股票买卖、子序列问题
二、解题思路:
动态规划五部曲:
- 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
- 确定递推公式
- dp数组如何初始化
- 确定遍历顺序
- 举例推导dp数组
509.斐波那契数
一、递归解法:
class Solution {
public int fib(int n) {
int num = 0;
if (n <= 1){
return n;
} else {
num = fib(n - 1) + fib(n - 2);
}
return num;
}
}
二、动态规划思路:
确定dp数组(dp table)以及下标的含义
????????dp[i]:第i个斐波那契数值
确定递推公式
? ? ? ? dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
dp数组如何初始化
? ? ? ? dp[0] = 0,? dp[1] = 1
确定遍历顺序
? ? ? ? 从前向后遍历
举例推导dp数组/打印dp数组
class Solution {
public int fib(int n) {
if (n <= 1){
return n;
}
int[] dp = new int[n + 1];
dp[0] = 0; dp[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
}
return dp[n];
}
}
此处创建的数组长度为n + 1,数组里面存放的是每个数的斐波那契值
70.爬楼梯
一、递归解法:
本质和上一题的斐波那契数列一样
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
int res = 0;
if (n <= 2){
return n;
}else {
res = climbStairs(n - 1) + climbStairs(n - 2);
}
return res;
}
}
力扣运行超出时间限制
二、动态规划思路:
确定dp数组(dp table)以及下标的含义
????????dp[i]:到达第i阶,共有dp[i]种方法
确定递推公式
? ? ? ? dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
dp数组如何初始化
? ? ? ? dp[1] = 1,??dp[2] = 2
//直接初始化dp[0]和dp[1],和上一题代码几乎一致
确定遍历顺序
? ? ? ? 从前向后遍历
举例推导dp数组/打印dp数组
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
int[] dp = new int[n + 1];
dp[0] = 1; dp[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
}
return dp[n];
}
}
三、用变量代替数组:
// 用变量记录代替数组
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
if(n <= 2) return n;
int a = 1, b = 2, sum = 0;
for(int i = 3; i <= n; i++){
sum = a + b; // f(i - 1) + f(i - 2)
a = b; // 记录f(i - 1),即下一轮的f(i - 2)
b = sum; // 记录f(i),即下一轮的f(i - 1)
}
return b;
}
}
746.使用最小花费爬楼梯?
确定dp数组(dp table)以及下标的含义
????????dp[i]:到达i位置所需要的最小花费dp[i]
确定递推公式
? ? ? ? dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1],?dp[i - 2] + cost[i - 2])
dp数组如何初始化
? ? ? ?你可以选择从下标为?0
?或下标为?1
?的台阶开始爬楼梯,所以二者的初始化都为0
? ? ? ? dp[0] = 0,??dp[1] = 0
确定遍历顺序
? ? ? ? 从前向后遍历
举例推导dp数组/打印dp数组
class Solution {
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
int[] dp = new int[cost.length + 1];
dp[0] = 0; dp[1] = 0;
for (int i = 2; i <= cost.length; i++) {
dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
}
return dp[cost.length];
}
}
文章来源:https://blog.csdn.net/YOYU_/article/details/134849408
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