学习目标:
了解动态规划
学习内容:
1. LeetCode509. 斐波那契数https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/
2. LeetCode70. 爬楼梯https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/
3. LeetCode746. 使用最小花费爬楼梯https://leetcode.cn/problems/min-cost-climbing-stairs/
学习产出:
能够独立解决上面三道入门级动态规划题
1. LeetCode509. 斐波那契数
1.动态规划
class Solution {
public:
int fib(int n) {
//边界情况
if(n<0){
return -1;
}
if(n==0){
return 0;
}
//dp[i]=F(i)
vector<int>dp(n+1);//0~n,n+1个数
//转移方程:F(n)=F(n-1)+F(n-2)
//所以先初始化F(1),F(0)
dp[0]=0;
dp[1]=1;
//完善动态规划表
for(int i=2;i<=n;i++){
dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2];
}
return dp[n];
}
};
2.动态规划
完善动态规划表的时候发现,只需要前两个数即可,所以我们只需要三个变量即可。
空间复杂度从O(n)->O(1)
class Solution {
public:
int fib(int n) {
if(n<0){
return -1;
}
int a=0;//F(0)
int b=1;//F(1)
int c=a+b;//F(2)
while(n--){
c=a+b;
a=b;
b=c;
}
//在while循环中,相当于a/b/c都往后移了n个数
//所以最终a:F(n),b:F(n+1),c:F(n+2)
return a;
}
};
可能很多人不理解为什么返回a而不是c,其实只要代入一个案例进去算就明白了
2. LeetCode70. 爬楼梯
1.动态规划表:
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
//边界情况
if(n<1){
return 0;
}
if(n==1){
return 1;
}
//dp[i]:到达i阶楼梯的方法数
vector<int>dp(n+1);//有dp[n]
dp[1]=1;
dp[2]=2;
//完善动态规划表
for(int i=3;i<=n;i++){
dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2];
}
return dp[n];
}
};
2.动态规划:我们仍只需维护三个变量即可
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
//边界情况
if(n<1){
return 0;
}
if(n==1){
return 1;
}
//注意要用long,不然c可能会溢出
long a=1;//F(1)
long b=2;//F(2)
long c=a+b;//F(3)
n-=1;//a往后(n-1)个数才是F(n),所以n变成n-1
while(n--){
c=a+b;
a=b;
b=c;
}
return a;
}
};
3. LeetCode746. 使用最小花费爬楼梯
1.动态规划表
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
int n=cost.size();
//dp[i]:爬'到'第i阶楼梯所需最低费用
vector<int>dp(n+1);
//初始化dp,可以从下标为0或1的台阶开始爬楼梯
dp[0]=0;//从下标为0开始
dp[1]=0;//从下标为1开始
//完善dp
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];
}
};
2.动态规划:只需维护三个变量
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
int a=0;
int b=0;
int c=0;
for(int i=2;i<=cost.size();i++){
//a是台阶更低的所需费用,所以和cost[i-2]搭配
c=min(a+cost[i-2],b+cost[i-1]);
a=b;
b=c;
}
//i向后移n-2位,c初始为F(2),结束循环后刚好是F(n)
return c;
}
};