leetcode 343. 整数拆分
题目链接:整数拆分
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i]
:分拆数字i,可以得到的最大乘积为dp[i] - 确定递推公式
从1遍历j,然后有两种渠道得到dp[i]
:
一个是j * (i - j)
,即把整数拆分成两个数相乘;
一个是j * dp[i - j]
,拆分成两个以及两个以上的数相乘。
递推公式:dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j))
- dp的初始化
初始化dp[0],dp[1]没有意义,dp[2] = 1
- 确定遍历顺序
dp[i] 依赖 dp[i - j]的状态,所以遍历i一定是从前向后遍历,先有dp[i - j]再有dp[i]
cpp
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j < i - 1; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}
可以优化为:
(一个数n 使之乘积最大,那么一定是拆分成m个近似相同的子数相乘才是最大的, j 遍历,只需要遍历到 n/2 就可以了,后面没有必要遍历了,一定不是最大值。)
cpp
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}
整体代码如下:
cpp
class Solution {
public:
int integerBreak(int n) {
vector<int> dp(n + 1);
dp[2] = 1;
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}
return dp[n];
}
};
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(n)
leetcode 96. 不同的二叉搜索树
题目链接:不同的二叉搜索树
以dp[3]为例:dp[3] = 元素1为头结点搜索树的数量 + 元素2为头结点搜索树的数量 + 元素3为头结点搜索树的数量
- 元素1为头结点搜索树的数量 = 右子树有2个元素的搜索树数量 * 左子树有0个元素的搜索树数量
- 元素2为头结点搜索树的数量 = 右子树有1个元素的搜索树数量 * 左子树有1个元素的搜索树数量
- 元素3为头结点搜索树的数量 = 右子树有0个元素的搜索树数量 * 左子树有2个元素的搜索树数量
有2个元素的搜索树数量就是dp[2]。
有1个元素的搜索树数量就是dp[1]。
有0个元素的搜索树数量就是dp[0]。
所以dp[3] = dp[2] * dp[0] + dp[1] * dp[1] + dp[0] * dp[2]
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i]
:1到i为节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i] - 确定递推公式
递推关系:dp[i] += dp[以j为头结点左子树节点数量] * dp[以j为头结点右子树节点数量]
所以递推公式:dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]
,j-1 为 j 为头结点左子树节点数量,i-j 为以 j 头结点右子树节点数量。 - dp的初始化
初始化dp[0],dp[0] = 1
- 确定遍历顺序
节点数为 i 的状态是依靠 i 之前节点数的状态,所以遍历 i 里面每一个数作为头结点的状态,用j来遍历。
cpp
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
for (int j = 1; j <= i; j++) {
dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
}
}
整体代码如下:
cpp
class Solution {
public:
int numTrees(int n)
{
vector<int> dp(n + 1);
dp[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
}
}
return dp[n];
}
};
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(n)