57. 爬楼梯(第八期模拟笔试)
题目分析
我们可以使用动态规划。动态规划的思想是用一个数组dp
来保存到达每一级台阶的方法数。对于每一级台阶i
,你可以从i-1, i-2, ..., i-m
级台阶爬上来(只要这些台阶的索引大于等于0),因此到达第i
级台阶的方法数就是这些dp[j]
(i-m <= j < i
)的总和。
acm代码模式
cpp
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
int n, m;
std::cin >> n >> m;
std::vector<int> dp(n + 1, 0);
dp[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
if(i - j >= 0) dp[i] += dp[i -j];
}
}
// for (int i : dp) std::cout << i << " ";
std::cout << dp[n] << std::endl;
return 0;
}
322. 零钱兑换
题目分析
本题是要求最少硬币数量,硬币是组合数还是排列数都无所谓!所以两个for循环先后顺序怎样都可以!
acm模式代码
cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <climits>
#include <algorithm>
class Solution {
public:
int coinChange(std::vector<int>& coins, int amount) {
std::vector<int> dp(amount + 1, INT_MAX);
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i <= amount; i ++) {
for (int j = 0; j < coins.size(); j ++) {
if (i >= coins[j] && dp[i - coins[j]] != INT_MAX) dp[i] = std::min(dp[i - coins[j]] + 1, dp[i]);
}
}
if (dp[amount] == INT_MAX) return -1;
for (int i: dp) std::cout << i << " " ;
return dp[amount];
}
};
int main() {
Solution sol;
std::vector<int> coins = {1, 2, 5};
int res = sol.coinChange(coins, 11);
std::cout << std::endl;
std::cout << res << std::endl;
return 0;
}
279. 完全平方数
题目分析
- 创建了一个大小为
n + 1
的数组dp
,所有元素初始化为INT32_MAX
,这表示对于每个目标值来说,初始状态下所需的完全平方数数量是未知的,假定为无限大。 dp[0] = 0
意味着和为0的数字最少需要0个完全平方数(即没有数字时的情况)。- 外循环遍历从1到
n
的所有数字,代表当前考虑的目标和。 - 内循环尝试所有可能的完全平方数,即所有小于等于当前目标和
i
的完全平方数。 - 对于每一个
i
和j
,如果i
大于或等于j
的平方,那么dp[i]
(即组成和为i
的最少完全平方数的数量)可以通过查看dp[i - j*j] + 1
来更新。+1
是因为j*j
是当前考虑的一个完全平方数,而dp[i - j*j]
则代表了减去这个完全平方数之后剩余部分的最优解。 - 最终,
dp[i]
会被更新为所有可能的j
中的最小值。
acm模式代码
cpp
#include <iostream>
#include <vector>
class Solution {
public:
int numSquares(int n) {
std::vector<int> dp(n + 1, INT32_MAX);
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j * j <= n; j ++)
if(i - j*j >= 0) dp[i] = std::min(dp[i - j*j] + 1, dp[i]);
}
for (int i: dp) {
std::cout << i << " " ;
}
return dp[n];
}
};
int main() {
Solution sol;
sol.numSquares(12);
return 0;
}