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

本文主要是介绍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,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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:手把手带你入门动态规划 | LeetCode:509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili

解题思路

1.确定dp[i]含义, dp[i]表示第i个斐波那契数的值

2.递推公式,dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

3.dp数组如何初始化 dp[0] = 1 , dp[1] = 1

4.确定遍历顺序,从前往后

class Solution {
public:int fib(int n) {if(n<=1) return n;vector<int> dp(n+1);   //0到n一共n+1个数dp[0] = 0 ;dp[1] = 1;  //初始化for(int i = 2 ; i<=n;i++){dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];   //递推公式}return dp[n];}
};

70. 爬楼梯

代码随想录

视频:带你学透动态规划-爬楼梯(对应力扣70.爬楼梯)| 动态规划经典入门题目_哔哩哔哩_bilibili

解题思路

到几阶,之前需要看前两阶的方法,第前2阶垮两步即可,第前1阶垮一步即可,所以就是前两阶的方法种数相加

1.dp[i] 达到第i阶楼梯有dp[i]种方法

2. 根据分析 dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

3.初始化 d[1] = 1

dp[2] = 2

4.从前往后,(递推公式中相加的两个数都是经过计算的)

 

class Solution {
public:int climbStairs(int n) {if(n<=1) return n;  //防止空指针vector<int> dp(n+1);dp[1] = 1;dp[2] = 2;for(int i=3 ; i<=n ; i++){dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];}return dp[n];}
};

746. 使用最小花费爬楼梯

代码随想录

视频讲解:动态规划开更了!| LeetCode:746. 使用最小花费爬楼梯_哔哩哔哩_bilibili

解题思路

1.dp[i] 表示到达第i个台阶所消耗的最少体力

2. dp[i]可以由dp[i-1]+ cost[i-1]和dp[i-2] + cost[i-2]得到,取最小值即可 

3.初始化选择初始台阶时,不需要花费体力,只有跳才会花费,因此dp0和1都是0

4.遍历顺序:从前往后,因为都是由前面的台阶跳上来的

 

class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {int n = cost.size();vector<int> dp(n+1);dp[0] = 0;dp[1] = 0;  //选择下标1或者0作为起始,没有体力花费,只有跳了才有花费for(int i=2 ; i < n+1 ; i++){dp[i] = min( dp[i-1] + cost[i-1], dp[i-2] + cost[i-2]);}return dp[n];}
};

收获

终于开始动规了,加油

这篇关于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的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1009693

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供,流动式起重机司机证模拟考试题库是根据流动式起重机司机最新版教材,流动式起重机司机大纲整理而成(含2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题参考答案和部分工种参考解析),掌握本资料和学校方法,考试容易。流动式起重机司机考试技