【动态规划】斐波那契数列模型总结

news2024/11/25 2:39:00

一、第 N 个泰波那契数

题目链接: 第 N 个泰波那契数

题目描述:

题目分析:

1、状态表示:

dp[i] 表示:第 i 个斐波那契数的值

2、状态转移方程:

由题意可知第 i 个数等于其前三个数之和

dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]

3、初始化:

由于递推公式中存在 i-1、i-2、i-3,当 i=0、1、2的时候,就会出现-1,-2,-3这种非法的下标值,导致数组访问异常。因此,我们需要在填表前将 0,1,2 位置的值初始化。题目中也直接告诉了我们这些位置的初始值:

dp[0]=0 、 dp[1]=1 、 dp[2]=1

4、优化

其实每次在求取 dp[i] 的时候,只需要知道其前三个元素的值即可。也就是说我们在每次更新后只需要保存最后的三个数即可。通过三个数的值就能更新出下一个 dp 值。

代码实现:

class Solution {
    public int tribonacci(int n) {
        int[] dp=new int[]{0,1,1};
        if(n==0)return 0;
        if(n<3)return 1;
        for(int i=3;i<=n;i++){
            dp[i%3]=dp[0]+dp[1]+dp[2];
        }
        return dp[n%3];
    }
}

二、三步问题

题目链接: 三步问题

题目描述:

题目分析:

1、状态表示:

dp[i] 表⽰:到达 i 位置时,⼀共有多少种⽅法。

2、状态转移方程:

到达第 i 级台阶的所有方法我们不好确定,但我们可以确定到达第 i 级台阶的上一步只有三种可能:

  • 从 i-1置上一级台阶,且到达 i-1 位置的方法数为 dp[i-1]
  • 从 i-2置上二级台阶,且到达 i-2 位置的方法数为 dp[i-2]
  • 从 i-3置上三级台阶,且到达 i-3 位置的方法数为 dp[i-3]

而到达第 i 级台阶的方法数就应该为其所有上一步的方式之和:

因此dp[i]=dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]

注意:由于这里计算的结果可能会很大。因此我们需要对结果进行取模。并且为了防止求和时溢出,在每次求和时都要先取模再求和

3、初始化:

由于递推公式中存在 i-1、i-2、i-3,当 i=0、1、2的时候,就会出现-1,-2,-3这种非法的下标值,导致数组访问异常。因此,我们需要在填表前将 0,1,2 位置的值初始化。由题意很容易就能求出这些位置的初始值:

dp[0]=1 、 dp[1]=2 、 dp[2]=4

代码实现:

class Solution {
    public int waysToStep(int n) {
        if(n==1||n==2)return n;
        if(n==3)return 4;
        int[] dp=new int[n+1];
        dp[1]=1;dp[2]=2;dp[3]=4;
        int MOD=(int)1e9+7;
        for(int i=4;i<=n;i++){
            dp[i]=((dp[i-1]+dp[i-2])%MOD+dp[i-3])%MOD;
        }
        return dp[n];
    }
}

三、 使用最小花费爬楼梯

题目链接:使用最小花费爬楼梯

题目描述:

题目分析:

1、状态表示:

dp[i] 表⽰:到达 i 位置时的最⼩花费。

2、状态转移方程:

根据最近的⼀步,分情况讨论:
  • 先到达 i - 1 的位置,然后⽀付 cost[i - 1] ,接下来⾛⼀步⾛到 i 位置:

        dp[i - 1] + csot[i - 1] 

  • 先到达 i - 2 的位置,然后⽀付 cost[i - 2] ,接下来⾛⼀步⾛到 i 位置:

        dp[i - 2] + csot[i - 2] 

我们每次只需要取两种情况的最小值即可。

因此:dp[i]=Math.min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2])

3、初始化:

很明显 i=0 或 i=1时是无法使用递推公式的。因此我们需要先把他们给初始化了。

由题意可得 dp[0] = dp[1] = 0 ,因为可以直接选择从第0级或第1级台阶开始爬楼梯,不需要任何花费

代码实现:

class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int n=cost.length;
        int[] dp=new int[n+1];
        for(int i=2;i<=n;i++){
            dp[i]=Math.min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
        }
        return dp[n];
    }
}

四、解码方法

题目链接: 解码方法

题目描述:

题目分析:

1、状态表示:

dp[i] 表⽰:字符串中 [0 i] 区间上,⼀共有多少种编码⽅法。

2、状态转移方程:

关于 i 位置的编码状况,我们可以分为下⾯两种情况:
  • i 位置上的数单独解码成⼀个字⺟;
  • i 位置上的数与 i - 1 位置上的数结合,解码成⼀个字⺟。
下⾯我们就上⾯的两种解码情况,继续分析:
让 i 位置上的数单独解码成⼀个字⺟,就存在两种情况:
  • 解码成功:i 位置上的数在 [1, 9] 之间的时候,说明 i 位置上的数是可以单独解码的,那么此时 [0, i] 区间上的解码⽅法应该等于 [0, i - 1] 区间上的解码⽅法。因为 [0, i - 1] 区间上的所有解码结果,后⾯填上⼀个 i 位置解码后的字⺟就可以了。此时 dp[i] = dp[i - 1]
  • 解码失败:i 位置上的数是 0 的时候,说明 i 位置上的数是不能单独解码的,那么此时 [0, i] 区间上不存在解码⽅法。因为 i 位置如果单独参与解码,但是解码失败了,那么前⾯做的努⼒就全部⽩费了。此时 dp[i] = 0
让 i 位置上的数与 i - 1 位置上的数结合在⼀起,解码成⼀个字⺟,也存在两种情况:
  • 解码成功:当结合的数在 [10, 26] 之间的时候,说明 [i - 1, i] 两个位置是可以解码成功的,那么此时 [0, i] 区间上的解码⽅法应该等于 [0, i - 2 ] 区间上的解码⽅法,原因同上。此时 dp[i] = dp[i - 2] 
  • 解码失败:当结合的数在 [0, 9] [27 , 99] 之间的时候,说明两个位置结合后解码失败(这⾥⼀定要注意 00 01 02 03 04 ...... 这⼏种情况),那么此时 [0, i] 区间上的解码⽅法就不存在了,原因依旧同上。此时 dp[i] = 0
综上所述: dp[i] 最终的结果应该是上⾯四种情况下,解码成功的两种的累加和,因此可以得到状态转移⽅程
  • s[i] 上的数在 [1, 9] 区间上时: dp[i] += dp[i - 1] 
  • s[i - 1] s[i] 上的数结合后,在 [10, 26] 之间的时候: dp[i] += dp[i - 2] 
  • 如果上述两个判断都不成⽴,说明没有解码⽅法, dp[i] 就是默认值 0

3、初始化:

可以在最前⾯加上⼀个辅助结点,帮助我们初始化。这时 dp[i] 就表示 [0 i] 区间上的编码数。这里当前两个数能成功解码时,dp[2]就应该要加上 dp[0] 的值,因此我们需要让 dp[0] 初始化为 1。 

代码实现:

class Solution {
    public int numDecodings(String s) {
        char[] cs=s.toCharArray();
        int n=s.length();
        if(cs[0]-'0'==0)return 0;
        int[] dp=new int[n+1];
        dp[1]=1;
        dp[0]=1;
        for(int i=2;i<=n;i++){
            if(cs[i-1]-'0'!=0)
                dp[i]=dp[i-1];
            if(cs[i-2]-'0'==0)continue;
            int x=(cs[i-2]-'0')*10+cs[i-1]-'0';
            if(x<=26){
                dp[i]+=dp[i-2];
            }
        }
        return dp[n];
    }
}


那么本篇文章就到此为止了,如果觉得这篇文章对你有帮助的话,可以点一下关注和点赞来支持作者哦。如果有什么讲的不对的地方欢迎在评论区指出,希望能够和你们一起进步✊

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