【JavaScript】LeetCode:81-85

文章目录

  • [81 爬楼梯](#81 爬楼梯)
  • [82 杨辉三角](#82 杨辉三角)
  • [83 打家劫舍](#83 打家劫舍)
  • [84 完全平方数](#84 完全平方数)
  • [85 零钱兑换](#85 零钱兑换)

81 爬楼梯

  • 动态规划
  • 爬1个台阶1种方法(一次一阶),爬2个台阶两种方法(两次一阶、一次两阶),爬3阶台阶3种方法(在第一阶的基础上再迈一步,一步两阶;在第二阶的基础上再迈一步,一步一阶)...
  • dp[i]:到达第i阶有dp[i]种方法。
  • dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
  • 初始化:dp[0]无意义,dp[1] = 1,dp[2] = 2。
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/**
 * @param {number} n
 * @return {number}
 */
var climbStairs = function(n) {
    let dp = Array(n + 1).fill(0);
    dp[1] = 1, dp[2] = 2;
    for(let i = 3; i <= n; i++){
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
    }
    return dp[n];
};

82 杨辉三角

  • 动态规划
  • 可转化为这种形式:
    [1]
    [1, 1]
    [1, 2, 1]
    [1, 3, 3, 1]
    [1, 4, 6, 4, 1]
  • dp[i][j]:第i行第j列的数字。
  • 由题意可得,第0列和行号 = 列号时,dp[i][j] = 1,因此dp初始化为1。
  • 其他位置:dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]。
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/**
 * @param {number} numRows
 * @return {number[][]}
 */
var generate = function(numRows) {
    let dp = Array(numRows).fill(null).map(() => Array(numRows).fill(1));
    let res = [[1]];
    for(let i = 1; i < numRows; i++){
        let tmp = [1];
        for(let j = 1; j < i; j++){
            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
            tmp.push(dp[i][j]);
        }
        tmp.push(1);
        res.push(tmp);
    }
    return res;
};

83 打家劫舍

  • 动态规划
  • dp[i]:偷下标为[0, i]房屋的最大金币数。
  • 偷i:dp[i - 2] + nums[i],不偷i:dp[i - 1]。
  • dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1])
  • 初始化:dp[0] = nums[0],dp[1] = max(nums[0], nums[1]),其他位置初始化为0。
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/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number}
 */
var rob = function(nums) {
    let dp = Array(nums).fill(0);
    dp[0] = nums[0], dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
    for(let i = 2; i < nums.length; i++){
        dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
    }
    return dp[nums.length - 1];
};

84 完全平方数

  • 动态规划
  • dp[j]:拼成j所需完全平方数的最少数量。
  • 两层for循环,这里先遍历完全平方数,再遍历整数(先遍历整数,后遍历完全平方数也可,遍历顺序变化不影响结果)。
  • dp[j] = min(dp[j], dp[j - i * i] + 1)
  • 初始化:dp[0] = 0,最后求最小值,因此其他初始化为极大值。
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/**
 * @param {number} n
 * @return {number}
 */
var numSquares = function(n) {
    let dp = Array(n + 1).fill(Number.MAX_SAFE_INTEGER);
    dp[0] = 0;
    for(let i = 1; i * i <= n; i++){
        for(let j = i * i; j <= n; j++){
            dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - i * i] + 1);
        }
    }
    return dp[n];
};

85 零钱兑换

  • 动态规划
  • dp[j]:凑成i所需要的最少硬币数量。
  • 两层for循环,这里先遍历完全平方数,再遍历整数(先遍历整数,后遍历完全平方数也可,遍历顺序变化不影响结果)。
  • dp[j] = min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1)
  • 相当于分别引入1,2...,开始时只有硬币1,所需要的硬币数就分别为1,2,3,4...,后面引入2就可以变成1, 1, 2, 2...。
  • 初始化:dp[0] = 0,最后求最小值,因此其他初始化为极大值。
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/**
 * @param {number[]} coins
 * @param {number} amount
 * @return {number}
 */
var coinChange = function(coins, amount) {
    let dp = Array(amount + 1).fill(Number.MAX_SAFE_INTEGER);
    dp[0] = 0;
    for(let i = 0; i <= coins.length; i++){
        for(let j = coins[i]; j <= amount; j++){
            dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1);
        }
    }
    return dp[amount] == Number.MAX_SAFE_INTEGER? -1: dp[amount];
};
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