代码随想录训练营31day-动态规划4

news2024/11/10 6:57:05

一、完全背包(参考博客)

和01背包区别在于物品可以无限次放入背包。完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是,每种物品有无限件。

因此在需要在遍历顺序上进行区别,参考代码随想录:

二、518.零钱兑换II

题目求的是组合数目,和常见的完全背包问题,求最大价值不一样。

还是动态规划几个步骤。

1 定义dp[j],表示j数字下,能组合成j的组合数目。

2 状态方程:dp[j]由dp[j - coins[i]]转移得到,即:

dp[j]  +=  dp[j - coins[i]]

3 初始化dp[0] = 1,如果等于0,那么累加依旧等于0,其余值为0;

4 返回dp[amount];

5 dp循环验证;

int change(int amount, int* coins, int coinsSize) {
    //保证第一个为1,其余为0
    int* dp = (int*)calloc(amount + 1, sizeof(int));
    dp[0] = 1;

    for(int i = 0; i < coinsSize; i++)
    {
        for(int j = coins[i]; j <= amount; j++)
        {
            dp[j] += dp[j - coins[i]];
        }
    }

    return dp[amount];

}

三、377. 组合总和 Ⅳ

给定一个由正整数组成且不存在重复数字的数组,找出和为给定目标正整数的组合的个数。

注意:这里组合其实可以理解成排列,因为顺序不同数字相同也看作一个组合方式。

如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包

如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品

和前面一样,需要动态规划的步骤:

1 设置dp[j],代表数字j的组合个数;

2 状态转移:

dp[j]  +=  dp[j - nums[i]];

3 初始化时候,dp[0] = 1,其余初始化为0;

4 遍历顺序,如上for循环顺序。

int combinationSum4(int* nums, int numsSize, int target) {
    //保证第一个为1,其余为0
    int* dp = (int*)calloc(target + 1, sizeof(int));
    dp[0] = 1;

    for(int j = 0; j <= target; j++)
    {
        for(int i = 0; i < numsSize; i++)
        {
            if(j >= nums[i])
              dp[j] += dp[j - nums[i]];
        }
    }

    return dp[target];
}

四、322. 零钱兑换

给你一个整数数组 coins ,表示不同面额的硬币;以及一个整数 amount ,表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。

注意题目所求的是最少得硬币个数。

动态规划步骤:

1 dp[j]代表j数最少的硬币个数;

2 动态转移公式:

dp[j] = min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1)

3 初始化:dp[0] = 0,凑成0的个数为0,其余应该是INT_MAX;

4 遍历顺序,先遍历物品,再遍历value;

#define MIN(a, b) (a) > (b)? (b): (a)
int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount) {
    int* dp = (int*)malloc(sizeof(int) * (amount + 1));

    for(int i = 0; i <= amount; i++)
    {
        dp[i] = INT_MAX;
    }
    dp[0] = 0;

    for(int i = 0; i < coinsSize; i++)
    {
        for(int j = coins[i]; j <= amount; j++)
        {
            if(dp[j - coins[i]]  == INT_MAX) 
               continue;
            dp[j] = MIN(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1);
        }
    }

    return dp[amount] == INT_MAX? -1 : dp[amount];
}

五、279.完全平方数

 给你一个整数 n ,返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。

思路:完全平方数看作物品,n代表背包,物品可以多次放入。

1 dp[j] 代表j的最小数量完全平方数;

2 状态转移公式:

dp[j] = min(dp[j], dp[j - i * i] +1);

3 初始化:dp[0] = 0, 其余值为INT_MAX;

4 循环顺序 先遍历物品,再遍历价值

#define MIN(a, b) (a) > (b)? (b): (a)
int numSquares(int n) {
    int* dp = (int*)malloc(sizeof(int) * (n + 1));

    for(int i = 0; i <= n; i++)
    {
        dp[i] = INT_MAX;
    }
    dp[0] = 0;

    for(int i = 1; i*i <= n; i++)//注意边界
    {
        for(int j = i*i; j <= n; j++)//注意起点,按照含义来理解
        {
            dp[j] = MIN(dp[j], dp[j - i*i] + 1);
        }
    }

    return dp[n] == INT_MAX? -1 : dp[n];
}

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