动态规划基础
类型
- 基础题
- 背包问题
- 打家劫舍
- 股票问题
- 子序列
方法论:五部曲
- dp数组以及下标的含义
- 推导递推公式
- dp数组初始化
- 确定遍历顺序
- 打印dp数组 (打印出来看看是不是按照递推公式逐步求得的)
斐波那契数
F(0) = 0,F(1) = 1
F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1
给定 n ,请计算 F(n) 。
java
0 1 1 2 3 5 8
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。
1.确定dp[i]的含义:表示第i个斐波那契数的值;
2.递推公式:F(n) = F(n -1) + F(n - 2);
3.dp数组的初始化:F(0) = 1,F(2) = 1;
4.确定遍历顺序:从前先后;
5.打印dp数组debug;
维护dp数组
java
class Solution {
public int fib(int n) {
if (n <= 1) return n;//默认大于0, 此时返回两种情况:0 ,1
int dp[] = new int[n + 1];//这里是n+1:求F(2): 0 ,1 ,2 ;F(n):F(0)...F(n)就有n+1
dp[0] = 0; dp[1] = 1;
for(int i = 2; i <= n ;i ++){//从2开始,到n
dp[i] = dp[i - 2] + dp[i-1];
}
return dp[n];
}
}
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
只维护dp[i-2] dp[i-1]
F(n)只和前两项有关,所以只需要记录前两项的值就行
java
class Solution {
public int fib(int n) {
if (n <= 1) return n;//默认大于0, 此时返回两种情况:0 ,1
int a = 0,b = 1,c =0;
for(int i = 2; i <= n ;i ++){//从2开始,到n
c = a + b;//
a = b;//更新 i-2
b = c;//更新 i-1
}
return c;
}
}
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
递归解法
java
class Solution {
public int fib(int n) {
// if(n == 0) return 0;
// if(n == 1) return 1;
if (n <= 1) return n;//默认大于0, 此时返回两种情况:0 ,1
return fib(n - 1) + fib(n - 2);//递归解法
}
}
- 时间复杂度:O(2^n)
- 空间复杂度:O(n)
爬楼梯
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
示例 1:
java
输入:n = 2
输出:2
解释:有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶
2. 2 阶
示例 2:
java
输入:n = 3
输出:3
解释:有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶
注意:1 <= n <= 45
思路:F(0) = 0; F(1) = 1; F(2) = 2; F(3) = 3; F(4) = 5;
1.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
2.确定递推公式
根据最后一步是1,还是2个台阶。从后向前推断。
java
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。
那么dp[i]就是 dp[i - 1]与dp[i - 2]之和!
所以dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] 。
3.初始化dp数组
有人说:dp[0] = 0;
也有人说:dp[0] = 1(爬到第0层,也有一种方法,什么都不做也就是一种方法)
需要注意的是: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
4.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
java
//维护dp数组
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
if(n < 3) return n;
//虽然没有对dp[0]初始化,还是需要n+1,因为数组的索引是0开始的,到n之间有n+1个元素。
int[] dp = new int[n+1];
dp[1] = 1;
dp[2] = 2;
for(int i = 3;i <= n;i++){
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
}
return dp[n];
}
}
//压缩版
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
if(n < 3) return n;
int a = 1, b = 2, c = 0;
for(int i = 3;i <= n;i++){
c = a + b;
a = b;//更新i-2
b = c;//更新i-1
}
return c;
}
}
这就是斐波那契数列!
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!
很多动规的题目其实都是当前状态依赖前两个,或者前三个状态,都可以做空间上的优化。