day-41 代码随想录算法训练营(19)动态规划 part 03

news2024/12/25 7:58:51

343.整数拆分

思路:
  • 1.dp存储的是第i个数,拆分之后最大乘积
  • 2.dp[i]=max(dp[i],max(j*(i-j),j*dp[i-j]));
  • 3.初始化:dp[0]=dp[1]=0,dp[2]=1;
  • 4.遍历顺序:外层循环 3-n,内层循环 1-i

2.涉及两次取max:

  • dp[i] 表示拆开的最大乘积,因为涉及多次计算
  • j*(i-j) 表示拆成两个数
  • j*dp[i-j] 表示拆成两个以上的数(dp[i-j] 就是剩下没拆的数,拆开的最大乘积)
class Solution {
public:
    int integerBreak(int n) {
        vector<int>dp(n+1,0);
        dp[2]=1;
        for(int i=3;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<i;j++){
                
                dp[i]=max(dp[i],max(j*(i-j),j*dp[i-j]));
                cout<<i<<" "<<dp[i]<<endl;
            }
        }
        return dp[n];
    }
};

96.不同的二叉搜索树 

分析:1-n有几种二叉搜索树
  • 1.以1-n每个数为根节点
  • 2.判断根节点左边和右边各有几个节点,只有结点数相同,组合的二叉搜索树种数就是一样的。

思路:

  • 1.dp存储n个节点有多少种二叉搜索树
  • 2.dp[i]=dp[i-1]*dp[n-i];
  • 3.初始化:dp[0]=dp[1]=1,dp[2]=2;
  • 4.遍历顺序:3-n

416.分割等和子集

分析:
  • 数组要求分成两个等和子集,所以一定要有子集和为总和的一半
  • 转换为:在集合中找数字,看能否组合成总和的一半值的子集
  • 转换为:在总和一半容量的背包里,寻找子集刚好装满
思路一:

1.dp存储:容量为 j 时,装入物品的最大值

2.dp [ j ] =max ( dp [ j ] ,dp [ j - nums [i] ] + nums [ i ] )

3.初始化:所有值初始化为0

4.遍历顺序:外层遍历数字(顺序,物品),内层遍历数字(倒序,背包容量)

class Solution {
public:
    
    bool canPartition(vector<int>& nums) {
        int total=0;
        for(auto it:nums) total+=it;//求出总和
        if(total%2!=0) return false;//过滤不可拆成两半的情况
        int target=total/2;//背包容量

        vector<int>dp(10001,0);
        for(int i=0;i<nums.size();i++){//遍历物品
            for(int j=target;j>=nums[i];j--){//背包容量递减,最少能装入一个物品
                dp[j]=max(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);
                //dp[j] 是不装当前物品
                //dp[j-nums[i]]+nums[i] 是装当前物品
            }
        }

        if(dp[target]==target) return true;//背包容量为target,装了target重的物品
        return false;
    }
};

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