算法训练 | 动态规划Part1 | 509.斐波那契数、70.爬楼梯、746.使用最小花费爬楼梯

目录

[509. 斐波那契数](#509. 斐波那契数)

动态规划法

[70. 爬楼梯](#70. 爬楼梯)

动态规划法

[746. 使用最小花费爬楼梯](#746. 使用最小花费爬楼梯)

动态规划法


509. 斐波那契数

动态规划法
  • 斐波那契数,通常用 F(n) 表示,形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是: F(0) = 0,F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1 给你n ,请计算 F(n) 。
  • 解题思路

    • 用动态规划五部曲来做,加深动态规划理解
  • 解题步骤

    • 确定dp数组以及下标的含义:dp[i]的定义为:第i个数的斐波那契数值是dp[i]

    • 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:从递归公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];中可以看出,dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2],那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的

    • 举例推导dp数组:按照这个递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2],我们来推导一下,当N为10的时候,dp数组应该是如下的数列:0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55如果代码写出来,发现结果不对,就把dp数组打印出来看看和我们推导的数列是不是一致的。

  • 代码一:动态规划

cpp 复制代码
// 时间复杂度:O(n)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
    int fib(int N) {
        if (N <= 1) return N;
        vector<int> dp(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];
    }
};

70. 爬楼梯

动态规划法
  • 解题思路

    • 爬到第一层楼梯有一种方法,爬到二层楼梯有两种方法。那么第一层楼梯再跨两步就到第三层 ,第二层楼梯再跨一步就到第三层。所以到第三层楼梯的状态可以由第二层楼梯 和 到第一层楼梯状态推导出来,那么就可以想到动态规划了。
  • 解题步骤

    • 确定dp数组以及下标的含义:dp[i]: 爬到第i层楼梯,有dp[i]种方法

    • 确定递推公式:从dp[i]的定义可以看出,dp[i] 可以有两个方向推出来。首先是dp[i - 1],上i-1层楼梯,有dp[i - 1]种方法,那么再一步跳一个台阶不就是dp[i]了么。还有就是dp[i - 2],上i-2层楼梯,有dp[i - 2]种方法,那么再一步跳两个台阶不就是dp[i]了么。所以dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] 。

    • dp数组如何初始化:再回顾一下dp[i]的定义:爬到第i层楼梯,有dp[i]种方法。 那么i为0,dp[i]应该是多少呢,题目中说了n是一个正整数,题目根本就没说n有为0的情况。所以本题其实就不应该讨论dp[0]的初始化!不考虑dp[0]如何初始化,只初始化dp[1] = 1,dp[2] = 2,然后从i = 3开始递推,这样才符合dp[i]的定义。

    • 确定遍历顺序:从递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];中可以看出,遍历顺序一定是从前向后遍历的

    • 举例推导dp数组:如果代码出问题了,就把dp table 打印出来,看看究竟是不是和自己推导的一样。此时大家应该发现了,这不就是斐波那契数列么!唯一的区别是,没有讨论dp[0]应该是什么,因为dp[0]在本题没有意义!

  • 代码一:动态规划

cpp 复制代码
// 时间复杂度:$O(n)$
// 空间复杂度:$O(n)$
// 版本一
class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        if (n <= 1) return n; // 因为下面直接对dp[2]操作了,防止空指针
        vector<int> dp(n + 1);
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for (int i = 3; i <= n; i++) { // 注意i是从3开始的
            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
        }
        return dp[n];
    }
};

746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划法
  • 解题思路

    • 跳到 下标 0 或者 下标 1 是不花费体力的, 从 下标 0 下标1 开始跳就要花费体力了。
  • 解题步骤

    • 确定dp数组以及下标的含义L使用动态规划,就要有一个数组来记录状态,本题只需要一个一维数组dp[i]就可以了。dp[i]的定义:到达第i台阶所花费的最少体力为dp[i]。

    • 确定递推公式:可以有两个途径得到dp[i],一个是dp[i-1] 一个是dp[i-2]。dp[i - 1] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 1] + cost[i - 1]。dp[i - 2] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 2] + cost[i - 2]。那么究竟是选从dp[i - 1]跳还是从dp[i - 2]跳呢?一定是选最小的,所以dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);

    • dp数组如何初始化:看一下递归公式,dp[i]由dp[i - 1],dp[i - 2]推出,既然初始化所有的dp[i]是不可能的,那么只初始化dp[0]和dp[1]就够了,其他的最终都是dp[0]dp[1]推出。根据dp数组的定义,到达第0台阶所花费的最小体力为dp[0],那么有同学可能想,那dp[0] 应该是 cost[0],例如 cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] 的话,dp[0] 就是 cost[0] 应该是1。这里就要说明本题力扣为什么改题意,而且修改题意之后 就清晰很多的原因了。新题目描述中明确说了 "你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。" 也就是说 到达 第 0 个台阶是不花费的,但从 第0 个台阶 往上跳的话,需要花费 cost[0]。所以初始化 dp[0] = 0,dp[1] = 0;

    • 确定遍历顺序:本题的遍历顺序其实比较简单,简单到很多同学都忽略了思考这一步直接就把代码写出来了。因为是模拟台阶,而且dp[i]由dp[i-1]dp[i-2]推出,所以是从前到后遍历cost数组就可以了。

    • 举例推导dp数组:拿示例2:cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] ,来模拟一下dp数组的状态变化,如果大家代码写出来有问题,就把dp数组打印出来,看看和如上推导的是不是一样的。

  • 代码一:动态规划

cpp 复制代码
// 时间复杂度:O(n)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
    int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
        vector<int> dp(cost.size() + 1);
        dp[0] = 0; // 默认第一步都是不花费体力的
        dp[1] = 0;
        for (int i = 2; i <= cost.size(); i++) {
            dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
        }
        return dp[cost.size()];
    }
};
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