动态规划步骤
1、状态表示
是什么:dp表(可能是一维或二维数组)里的值所表示的含义。
怎么来:
1、题目要求
2、经验+题目要求
3、发现重复子问题
2、状态转移方程
dp[i]=...
3、初始化
保证填表不越界
4、填表顺序
5、返回值
写代码时,可以就按一下步骤:
1、创建dp表
2、初始化
3、填表
4、返回值
5、可能会需要处理边界
一、第n个泰波那契数
class Solution {
public:
int tribonacci(int n) {
vector<int> dp(n+1);
if(n==0) return 0;
if(n==1||n==2) return 1;
dp[0] = 0,dp[1] = 1,dp[2] = 1;
for(int i = 3;i <= n;i++){
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3];
}
return dp[n];
}
};
空间优化------滚动数组
将abcd向后平移。
class Solution {
public:
int tribonacci(int n) {
if(n==0) return 0;
if(n==1||n==2) return 1;
int a = 0,b = 1,c = 1,d;
for(int i = 3;i <= n;i++){
d = a+b+c;
a = b;
b = c;
c = d;
}
return d;
}
};
二、三步问题
取模问题:每做一次加法就要做一次取模
class Solution {
public:
int waysToStep(int n) {
vector<int> dp(n+1);
const int MOD = 1e9+7;
if(n == 1||n == 2) return n;
if(n == 3) return 4;
dp[1] = 1,dp[2] = 2,dp[3] = 4;
for(int i = 4;i <= n;i++){
dp[i] = ((dp[i-1]+dp[i-2])%MOD+dp[i-3])%MOD;
}
return dp[n];
}
};
三、最小花费爬楼梯
注意:楼顶是最后一个台阶的下一个位置。
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
int n = cost.size();
vector<int> dp(n + 1);
dp[0] = dp[1] = 0;
for(int i = 2;i <= n;i++){
dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
}
return dp[n];
}
};
四、解码方法
注意:dp[i-1]和dp[i-2]是解密成功才加的。
优化版初始化(更好处理边界)
把数组统一往后移一位,开多一位 。
class Solution {
public:
int numDecodings(string s) {
int n = s.size();
vector<int> dp(n + 1);
dp[0] = 1;
dp[1] = s[0] != '0';
for(int i = 2;i <= n;i++){
if(s[i-1] != '0') dp[i] += dp[i-1];
int t = (s[i-2]-'0')*10 + s[i-1]-'0';
if(t <= 26 && t >= 10) dp[i] += dp[i-2];
}
return dp[n];
}
};