509专题

代码随想录算法训练营第38天|● 理论基础 ● 509. 斐波那契数● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划理论基础动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的，动态规划做题步骤确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组动态规划

代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数 - 力扣（LeetCode） class Solution {public int fib(int n) {if (n <= 1) {return n;}int[] dp = new int[n + 1];dp[0] = 0;dp[1] = 1;for (int i = 2; i <= n; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];}re

【代码随想录算法训练Day38】LeetCode 509.斐波纳契数、LeetCode 76.爬楼梯、LeetCode 746. 使用最小花费爬楼梯

Day38 动态规划又开始了新的章节，有了点难度的感觉。。动态规划五部曲：确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式 dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组这些以后慢慢参透 LeetCode 509.斐波纳契数最简单的动态规划，甚至不需要动态规划就可以解决的问题。初始状态、递推公式都已经有了，这道题就很简单了。 class Solution {pu

day 38 ||第九章动态规划part01||509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数首先我想的是递归方法，蒙对了，不过你自己对比一下你的递归和卡尔的递归，是不是还可以简化。。。。。 class Solution {public int fib(int n) {if(n==0) return 0;if(n == 1) return 1;int sum = recursion(n-1)+recursion(n-2);return sum;}private

NYOJ-509-因子和阶乘-2013年08月20日16:57:18

因子和阶乘时间限制： 1000 ms | 内存限制： 65535 KB 难度： 2 描述给你一个正整数n，把n!=1x2x3x.....xn分解成素因子相乘的形式，并从小到大输出每个素因子的指数，但要保证最后输出的素因子个数不为0。例如825应表示为0,1,2,0,1表示分别有0,1,2,0,1个2,3,5,7,11。输入第一行有一个整数n(0<n<10

代码随想录算法训练营第38天 [ 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯]

代码随想录算法训练营第38天 [ 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯] 动态规划做题顺序 1.明确dp数组的含义 2.递推公式 3.dp数组的初始化 4.确认遍历的顺序 5.举例看看递推公式满不满足一、509. 斐波那契数链接: 代码随想录. 思路：经典dp数组做题状态：看解析后做出来了 class Solution {public

2024/06/11--代码随想录算法1/17|理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础动态规划：当前状态由前面的状态推导而来贪心：局部选最优动态规划5步曲确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组 509. 斐波那契数力扣链接动态规划5步曲确定dp数组（dp table）以及下标的含义：dp[i]是F(i）确定递推公式，dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2] i>1dp

【代码随想录训练营】【Day 41】【动态规划-1 and 2】| Leetcode 509, 70, 746, 62, 63

【代码随想录训练营】【Day 41】【动态规划-1 and 2】| Leetcode 509, 70, 746, 62, 63 需强化知识点题目 509. 斐波那契数 class Solution:def fib(self, n: int) -> int:if n == 0:return 0if n == 1:return 1dp = [0] * (n+1)dp[0], dp[1] =

[LeetCode]每日一题509：斐波那契数

看题：斐波拉契数，LeetCode原题斐波那契数，通常用 F(n) 表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 0，F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给你 n ，请计算 F(n) 。示例 1：输入：2 输出：1 解释：F(2) = F(1) +

day38 ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数斐波那契数（通常用 F(n) 表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 0，F(1) = 1F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给定 n ，请计算 F(n) 。示例 1：输入：n = 2输出：1解释：F(2) = F(1) +

代码随想录算法训练营第三十八 |● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

我在每一个算法开始之前都会去认真的看一下这个理论基础，或者说是算法的主要思想，可以直接看视频carl讲解的很清晰；其次还会大致看一下这一part中的题型及难度动态规划理论基础讲解链接：https://programmercarl.com/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 视

代码随想录算法训练营day41 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的动态规划的解题步骤确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组动态规划应该如何debug？找问题的最好方式就是把dp数组打印出来，看看究竟是不是按照自己思路推导的！ 509. 斐波那契数确

代码随想录算法训练营第38天 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

代码随想录算法训练营第38天 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯理论基础自己看到题目的第一想法看完代码随想录之后的想法链接: 509. 斐波那契数链接: 70. 爬楼梯链接: 746. 使用最小花费爬楼梯理论基础五部曲： 1.确定dp数组（dp table）以及下标的含义 2.确定递推公式 3.dp数组如何初始化 4.确定遍历顺序

代码随想录算法训练营第四十一天 | 理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础代码随想录视频：从此再也不怕动态规划了，动态规划解题方法论大曝光！| 理论基础 |力扣刷题总结| 动态规划入门_哔哩哔哩_bilibili 动归五部曲 1.dp数组以及下标的含义 2.递推公式 3.dp数组如何初始化 4.遍历顺序(例如先背包再物品，先物品再背包) 5.打印dp数组 509. 斐波那契数代码随想录视频：手把手

代码随想录算法训练营第38天|● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

动规开始动归：有很多重叠子问题--状态能顺次推导，后一个动作受到前面动作的影响（比如前一个动作占了背包的空间后一个动作受剩下的空间的限制贪心：每次都是取最小不受挤压空间干扰） DP的debug：推导DP数组--print出来看是否符合预期 09. 斐波那契数只需要维护2个数就一直往前移动我感觉这个我写的很好看 class Solution:def fib(self, n

代码随想录算法训练营Day38 | 动态规划理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯 | Python | 个人记录向

注：Day37休息。本文目录动态规划理论基础509. 斐波那契数做题看文章 70. 爬楼梯做题看文章空间复杂度为O(n)版本空间复杂度为O(3)版本 746. 使用最小花费爬楼梯做题看文章以往忽略的知识点小结个人体会动态规划理论基础代码随想录：动态规划理论基础动规五部曲：确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举

代码随想录算法训练营Day38 | 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

代码随想录算法训练营Day38 | 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯 LeetCode 509. 斐波那契数题目链接：LeetCode 509. 斐波那契数思路：维护两个数组即可。确定dp0和dp1以及状态转移条件。 class Solution {public:int fib(int n) {if(n<=1) return n; int dp[2

【刷题】代码随想录算法训练营第三十八天|509、斐波那契数，70、爬楼梯，746、使用最小花费爬楼梯

目录 509、斐波那契数70、爬楼梯746、使用最小花费爬楼梯 509、斐波那契数讲解：https://programmercarl.com/0509.%E6%96%90%E6%B3%A2%E9%82%A3%E5%A5%91%E6%95%B0.html 动规是由前一个状态推导出来的，而贪心是局部直接选最优的，对于刷题来说就够用了。 class Solution {

C++ 509. 斐波那契数

文章目录一、题目描述二、参考代码一、题目描述示例 1：输入：n = 2 输出：1 解释：F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1 示例 2：输入：n = 3 输出：2 解释：F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2 示例 3：输入：n = 4 输出：3 解释：F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3

代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数，70. 爬楼梯 , 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 递归经典入门，不难。需要注意在初始化dp数组的时候注意的是new int[n + 1], 不是n. 因为下标从0开始所以在遍历的时候要等==n再停止，最后返回dp的最后一个值就可以。 class Solution {public int fib(int n) {if (n <= 1) return n; int[] dp = new int[n + 1];dp[

力扣简单题 392.1491.509

题目1：判断子序列给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。进阶：如果有大量输入的 S，称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿，你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况

Day 38 理论基础 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划理论基础概念动态规划，Dynamic Programming，称dp，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的；例如：有N件物品和一个最多能背重量为W的背包；第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i]

代码随想录算法训练营第三十八天| 动态规划，509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

目录动态规划题目链接： 509. 斐波那契数思路代码题目链接： 70. 爬楼梯思路代码题目链接： 746. 使用最小花费爬楼梯思路代码总结动态规划 Dynamic programming，DP问题。某一问题包含很多重叠的子问题，每个状态都由上一个状态推导而来。问题包括：基础问题，背包问题，打家劫舍，股票问题，子序列问题，

代码随想录算法训练营DAY38|C++动态规划Part.1|动态规划理论基础、509.斐波那契数、70.爬楼梯、746.使用最小花费爬楼梯

文章目录动态规划理论基础什么是动态规划动态规划的解题步骤DP数组以及下标的含义递推公式DP数组初始化DP数组遍历顺序打印DP数组动态规划五部曲动态规划应该如何debug 509.斐波那契数什么是斐波那契数列动态规划五部曲确定dp数组下标以及含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序打印DP数组代码实现CPP代码 70.爬楼梯题意分析动规五部曲确定dp数组下标以及含义确定递推公式dp

代码随想录算法训练营第三十八天|509. 斐波那契数，70.爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划(DP) 如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的一、动态规划包含哪些问题？ 1、基础问题，如斐波那契数 2、背包问题，很经典的问题 3、打家劫舍 4、股票问题 5、子序列问题，如最长子序列，编辑距离等二、动态规划的解题步骤 1、确定dp数组（dp table）以及下标的含义，用dp数组来保存递归

代码随想录算法训练营第三十八天| 理论基础、LeetCode 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

一、理论基础题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 状态：已解决 1.动规定义动规，简称DP，适用于存在很多重叠子问题的问题。与贪心区别主要是动规中每一个状态一定是由