343. 整数拆分 96.不同的二叉搜索树

news2024/11/20 11:38:31

343. 整数拆分

设dp[i]表示拆分 数字i 出来的正整数相乘值最大的值

(i - j) * j,和dp[i - j] * j是获得dp[i]的两种乘法,在里面求最大值可以得到当前dp[i]的最大值,但是这一次的得出的最大值如果赋值给dp[i],可能没有没赋值的dp[i]大,具体例子的话,没想,只能说是覆盖了可能出现的问题。

所以是,dp[i] = max({dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j});

初始化,dp[0]=0,dp[1]=1或者dp[2]=1都可以,我觉得初始化dp[2]=1比较合适一些,同意卡哥的看法。

先便利要求的 i,然后再遍历 求最大值的 j

class Solution {

public:

    int integerBreak(int n) {

        vector<int> dp(n + 1);

        dp[2] = 1;

        for (int i = 3; i <= n ; i++) {

            for (int j = 1; j <= i; j++) {

                dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));

            }

        }

        return dp[n];

    }

};

96.不同的二叉搜索树

二叉搜索树是一个有序树

  • 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
  • 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
  • 它的左、右子树也分别为二叉排序树

设dp[i]的含义是以1....到 i 构成的二叉搜索树为dp[i]种。

dp[i]该怎么从其他状态推出来呢?

联系起n=1和n=2与n=3之间构成的不同的二叉搜索数的数量关系。(很抽象我也不知道怎么联系起来的)

抽象后发现dp[i]=以1.....到i的各个节点为头节点的不同二叉搜索树之和

比如dp[3] = dp[2] * dp[0] + dp[1] * dp[1] + dp[0] * dp[2],分别以1,2,3为头节点的不同二叉搜索树的数量加起来等于 以1....到 i 构成的二叉搜索树 总数 .

最后再抽象一层变成:(j从1开始)

dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];

 初始化,依照二叉搜索树的定义,没有一个节点也可以算是二叉搜索树,所以

 dp[0] = 1;

 最后代码

class Solution {
public:
    int numTrees(int n) {
        vector<int> dp(n + 1);
        dp[0] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= i; j++) {
                dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
            }
        }
        return dp[n];
    }
};

 i 算从1开始推到i的dp[i]

 j 算从每一阶段的dp[i]内的1....i位置的不同头节点二叉搜索树之和,然后求出那个阶段的dp[i]

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