509.斐波那契数
题目描述:
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
给定 n
,请计算 F(n)
。
代码:
cpp
class Solution {
public:
int fib(int n) {
if (n <= 0) return 0;
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];
}
};
动态规划的入门题目
70.爬楼梯
题目描述:
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?
代码:
cpp
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
if (n <= 1) return n;
vector<int> dp(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];
}
};
本质还是斐波那契数,发现规律就好做了
746.花费最小爬楼梯
题目描述:
给你一个整数数组 cost
,其中 cost[i]
是从楼梯第 i
个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。
你可以选择从下标为 0
或下标为 1
的台阶开始爬楼梯。
请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。
代码:
cpp
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
vector<int> dp(cost.size() + 1);
dp[0] = 0;
dp[1] = 0;
for (int i = 2; i < dp.size(); i ++) {
dp[i] = min(cost[i - 1] + dp[i - 1], cost[i - 2] + dp[i - 2]);
}
return dp[cost.size()];
}
};
动态规划的关键逻辑:
-
定义状态:
dp[i]
表示爬到第i
阶的最小花费。- 可以选择从第
i-1
阶爬一步到达第i
阶,或者从第i-2
阶爬两步到达第i
阶。
-
状态转移方程:
dp[i] = min(dp[i-1] + cost[i-1], dp[i-2] + cost[i-2]);
-
初始化:
- 起始点
dp[0] = 0
,dp[1] = 0
(因为可以从第 0 或第 1 阶开始,不需要额外花费)。
- 起始点
-
最终结果:
dp[cost.size()]
表示达到楼梯顶部的最小花费。