力扣100题——动态规划

爬楼梯

题目

70. 爬楼梯 - 力扣(LeetCode)

思路

动态规划关键在于写出状态转移方程,根据题目的意思每次能上一个台阶或两个台阶

  • 用dp数组,dp[i]代表上到第i个台阶最多有几种的方法
  • 那么很容易就可以推出 dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]
  • 对dp数组进行初始化,根据推理,很容易可以得到dp[0]=0,dp[1]=1,dp[2]=2;
  • 最后根据状态转移方程开始推dp的所有值

代码

java 复制代码
public int climbStairs(int n) {
        int[] dp = new int[n+1];
        if(n==0){
            return 0;
        }
        if(n<2){
            return 1;
        }
        dp[0] = 0;
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for(int i=3;i<=n;i++){
            dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2];
        }
        return dp[n];
    }

杨辉三角

题目

118. 杨辉三角 - 力扣(LeetCode)

思路

根据题目给出的状态转移方程直接模拟实现,优化思路在于

  • 去除二维数组 :我们不需要预先声明一个二维数组,只需动态地生成每一行,并将结果存入最终的 List<List<Integer>>
  • 直接填充每行元素 :根据帕斯卡三角形的性质,第 i 行的第 j 个元素为上一行的第 j-1 个元素和第 j 个元素之和。我们只需按这个规则生成每一行即可。
  • 减少不必要的检查:当前代码中的一些边界条件检查和赋值可以通过初始化每行的第一个和最后一个元素为 1 来避免。

代码

直接模拟

java 复制代码
public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if(numRows==0){
            return res;
        }
        int[][] result = new int[numRows][numRows];
        for(int i=0;i<numRows;i++){
            result[numRows-1][i]=1;
            result[i][0]=1;
        }
        for(int i=0;i<numRows;i++){
            for(int j=0;j<numRows;j++){
                if(i==j){
                    result[i][j]=1;
                }
            }
        }
        for(int i=0;i<numRows;i++) {
            for (int j = 0; j < numRows; j++) {
                if((i-1)>=0&&(j-1)>=0&&result[i][j-1]>0&&result[i-1][j-1]>0){
                    result[i][j] = result[i-1][j-1]+result[i-1][j];
                }
            }
        }
        for(int i=0;i<numRows;i++) {
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < numRows; j++) {
                if(result[i][j]>0){
                    list.add(result[i][j]);
                }
            }
            res.add(list);
        }
        return res;
    }

优化

java 复制代码
public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<numRows;i++){
            List<Integer> row = new ArrayList<>();
            for(int j=0;j<i+1;j++){
                if(j==0||j==i){
                    row.add(1);
                }else{
                    row.add(res.get(i-1).get(j-1)+res.get(i-1).get(j));
                }
            }
            res.add(row);
        }
        return res;
    }

打家劫舍

题目

198. 打家劫舍 - 力扣(LeetCode)

思路

根据题目找出状态转移方程,使用dp数组保存记录,dp[i]即为当前偷的最大值

因为不能偷相邻的房子,所以dp[i] = max( dp[i-1] ,dp[i-2]+nums[i])

代码

java 复制代码
public int rob(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if(nums.length==0){
            return 0;
        }
        if(nums.length==1){
            return nums[0];
        }
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
        for(int i=2;i<n;i++){
            dp[i] = Math.max(dp[i-1], dp[i-2]+nums[i]);
        }
        return dp[n-1];
    }

完全平方数

题目

279. 完全平方数 - 力扣(LeetCode)

思路

  • 定义状态dp[i] 表示和为 i 的最少完全平方数数量。
  • 状态转移方程
    • 对于每个 i,我们尝试从较小的完全平方数开始,假设平方数为 j * j,则 dp[i] = min(dp[i], dp[i - j * j] + 1)
    • dp[i - j * j] 表示剩余的部分 i - j * j 的最少数量,再加上一个平方数 j * j
  • 初始条件dp[0] = 0,因为和为 0 不需要任何平方数。

代码

java 复制代码
public int numSquares(int n) {
        int[] dp = new int[n+1];
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        dp[0] = 0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            for(int j=1;j*j<=i;j++){
                dp[i] = Math.min(dp[i],dp[i-j*j]+1);
            }
        }
        return dp[n];
    }

零钱兑换

题目

322. 零钱兑换 - 力扣(LeetCode)

思路

  • 和上一题类似,找出状态转移方程,dp[i] 表示总额为 i 的最少硬币数量。
  • dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coin] + 1);

代码

java 复制代码
public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        int[] dp = new int[amount+1];
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        dp[0] = 0;
        for(int i=1;i<=amount;i++){
            for (int coin : coins) {
                if (i >= coin && dp[i - coin] != Integer.MAX_VALUE) {
                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coin] + 1);
                }
            }
        }
        return dp[amount] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[amount];
    }
相关推荐
AC使者17 分钟前
#B1630. 数字走向4
算法
冠位观测者22 分钟前
【Leetcode 每日一题】2545. 根据第 K 场考试的分数排序
数据结构·算法·leetcode
古希腊掌管学习的神1 小时前
[搜广推]王树森推荐系统笔记——曝光过滤 & Bloom Filter
算法·推荐算法
qystca1 小时前
洛谷 P1706 全排列问题 C语言
算法
古希腊掌管学习的神1 小时前
[LeetCode-Python版]相向双指针——611. 有效三角形的个数
开发语言·python·leetcode
浊酒南街1 小时前
决策树(理论知识1)
算法·决策树·机器学习
就爱学编程1 小时前
重生之我在异世界学编程之C语言小项目:通讯录
c语言·开发语言·数据结构·算法
学术头条1 小时前
清华、智谱团队:探索 RLHF 的 scaling laws
人工智能·深度学习·算法·机器学习·语言模型·计算语言学
Schwertlilien2 小时前
图像处理-Ch4-频率域处理
算法
IT猿手2 小时前
最新高性能多目标优化算法:多目标麋鹿优化算法(MOEHO)求解TP1-TP10及工程应用---盘式制动器设计,提供完整MATLAB代码
开发语言·深度学习·算法·机器学习·matlab·多目标算法