动态规划part 06

LC 279.完全平方数

思路跟LC 322 零钱兑换那道题如出一辙,将n理解为背包容量,完全平方数理解为物品即可。

python 复制代码
class Solution:
    def numSquares(self, n: int) -> int:
        dp = [float('inf')] * (n + 1)
        dp[0] = 0
        i = 1
        while i*i <= n:
            for j in range(i*i , n + 1):
                dp[j] = min(dp[j - i*i] + 1 , dp[j])
            i += 1
        return dp[n]

JAVA版本

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

和LC 322 的一个小区别在于,本题不需要判断"if dp[j - i*i] == Integr.max",因为本题是一定能凑成的,1可以凑成所有数字。

LC 139.单词拆分

python 复制代码
class Solution:
    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
        dp = [False] * (len(s) + 1 )
        dp[0] = True
        for i in range(len(s) + 1):
            for j in range(i):
                word = s[j : i]
                if dp[j] == True and word in wordDict:
                    dp[i] = True
                    break
        return dp[len(s)]

是真难想,换一个题,dp数组的含义和递推公式就不会了。。。。

本题中,dp[ i ]的含义是,长度为 i 的字符串,是否能被字典里的单词构成 。

递推公式: 假设 s = "applepen" ,dp[s.length]就代表s能否被字典里的单词构成,它的结果依赖于子字符串(比如apple),apple得能被字典里的单词构成,并且,子字符串到当前字符串之间的字符串,也是出现在字典中,

相关推荐
iAkuya几秒前
(leetcode)力扣100 36二叉树的中序遍历(迭代递归)
算法·leetcode·职场和发展
wangwangmoon_light9 分钟前
1.1 LeetCode总结(线性表)_枚举技巧
算法·leetcode·哈希算法
mit6.82442 分钟前
几何|阻碍链
算法
有一个好名字44 分钟前
力扣-小行星碰撞
算法·leetcode·职场和发展
MM_MS44 分钟前
Halcon图像锐化和图像增强、窗口的相关算子
大数据·图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉·视觉检测
lamentropetion1 小时前
E - Equal Tree Sums CF1656E
算法
代码游侠1 小时前
应用——智能配电箱监控系统
linux·服务器·数据库·笔记·算法·sqlite
Xの哲學1 小时前
Linux Platform驱动深度剖析: 从设计思想到实战解析
linux·服务器·网络·算法·边缘计算
逑之1 小时前
C语言笔记11:字符函数和字符串函数
c语言·笔记·算法
栈与堆1 小时前
LeetCode-1-两数之和
java·数据结构·后端·python·算法·leetcode·rust