【Python刷题Leetcode】动态规划(爬楼梯/打家劫舍/最大字段和/找零钱/三角形/最长上升子序列/最小路径和/地牢游戏)

本文主要是介绍【Python刷题Leetcode】动态规划(爬楼梯/打家劫舍/最大字段和/找零钱/三角形/最长上升子序列/最小路径和/地牢游戏),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!

class Solution:# 递归法 超时了def climbStairs1(self, n: int) -> int:if n==1 or n==2:return n# 第1次爬1阶 共climbStairs1(n-1);第1次爬2阶 共climbStairs1(n-2);return self.climbStairs1(n-1)+self.climbStairs1(n-2)# 动态规划(dp)def climbStairs(self, n: int) -> int:dp = [0]*(n+3) # 最短是3个值 防止后面for循环越界dp[0],dp[1],dp[2]=0,1,2for i in range(3,n+1):dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]return dp[n]

 

class Solution:def rob(self, nums: List[int]) -> int:if len(nums)==0:return 0if len(nums)==1:return nums[0]if len(nums)==2:return max(nums[0],nums[1])# len(nums) >=3dp = [0]*(len(nums))dp[0],dp[1]=nums[0],max(nums[0],nums[1])for i in range(2,len(nums)):dp[i]=max(dp[i-1], dp[i-2]+nums[i])return dp[-1]

 

class Solution:def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:dp = [0]*len(nums)dp[0] = nums[0]max_res = dp[0]for i in range(1, len(nums)):# 以nums[i]为结尾的结果dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])if dp[i]>max_res:max_res = dp[i]return max_res

 

class Solution:def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:# dp[i]是指的组成金额i所需的最少硬币数dp = [-1]*(amount+1)dp[0] = 0# 动态规划 从dp[1]开始递推for i in range(1,amount+1):# 内层循环coinsfor coin in coins:# 若i包含面值coin且i去掉coin后可达if i-coin>=0 and dp[i-coin]!=-1:# dp[i] = min(dp[i-1],dp[i-2],dp[i-5]) + 1 其中1 2 5是面值if dp[i]==-1 or dp[i-coin]+1<dp[i]:dp[i]=dp[i-coin]+1return dp[amount]

 

 

class Solution:def minimumTotal(self, triangle: List[List[int]]) -> int:if not triangle:return 0# triangle就是dp 最后一行不变 从倒数第二行往上递推for i in range(1,len(triangle)):line = len(triangle)-1-ifor j in range(len(triangle[line])):triangle[line][j]+=min(triangle[line+1][j],triangle[line+1][j+1])return triangle[0][0]

class Solution:def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:if len(nums)==0 or len(nums)==1:return len(nums)# dp[i]表示nums[i]为结尾的最长上升子序列长度 # dp[i+1] = max(dp[0],dp[1],..,dp[i])+1 其中max()里面对应的num都小于nums[i+1]dp = [1]*len(nums)res = 1for i in range(1, len(nums)):for j in range(0,i):if nums[i]>nums[j] and dp[j]+1>dp[i]:dp[i]=dp[j]+1if dp[i]>res:res=dp[i]return res

另一个算法:

class Solution:def minPathSum(self, grid: List[List[int]]) -> int:if not grid:return 0# 获取行和列m = len(grid)n = len(grid[0])# 初始化dp为全0 形状跟grid一样dp = []for i in range(m):tmp = []for j in range(n):tmp.append(0)dp.append(tmp)# 从左上到右下动态规划dp[0][0] = grid[0][0]# 初始化第0行for i in range(1,n):dp[0][i] = grid[0][i]+dp[0][i-1] # grid[0][i]只能从左边过来# 从第1行开始遍历for i in range(1,m):# 初始化第i行第0列dp[i][0] = grid[i][0]+dp[i-1][0]# 填其他列 要么从左边过来 要么从上边过来for j in range(1,n):dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j]return dp[m-1][n-1]

 

class Solution:def calculateMinimumHP(self, dungeon: List[List[int]]) -> int:if not dungeon:return 0# 获取行和列m = len(dungeon)n = len(dungeon[0])# 初始化dp为全0 形状跟dungeon一样dp = []for i in range(m):tmp = []for j in range(n):tmp.append(0)dp.append(tmp)# 初始化最后一个元素dp[m-1][n-1] = max(1, 1-dungeon[m-1][n-1])# 初始化最后一行0 ~ n-2 个元素for i in range(0,n-1):idx = n-2-idp[m-1][idx] = max(1, dp[m-1][idx+1]-dungeon[m-1][idx])# 初始化最后一列0 ~ m-2 个元素for i in range(0,m-1):idx = m-2-idp[idx][n-1] = max(1, dp[idx+1][n-1]-dungeon[idx][n-1])# print(dp)# 从倒数第2行开始往上遍历 遍历m-2 ~ 0 行, 每行遍历前n-2 ~ 0 列for i in range(0,m-1):row = m-2-ifor j in range(0,n-1):col = n-2-jprint(row,col)dp_min = min(dp[row+1][col],dp[row][col+1]) # 正下方 or 正右方dp[row][col]=max(1, dp_min-dungeon[row][col])# print(dp)return dp[0][0]

 

这篇关于【Python刷题Leetcode】动态规划(爬楼梯/打家劫舍/最大字段和/找零钱/三角形/最长上升子序列/最小路径和/地牢游戏)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/520764

相关文章

使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解

《使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解》在处理Excel数据时,删除不需要的行、列或单元格是一项常见且必要的操作,本文将使用Python脚本实现对Excel表格的高效自动化处理,感兴... 目录开发环境准备使用 python 删除 Excphpel 表格中的行删除特定行删除空白行删除含指定

Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解

《Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解》Pythonuuid模块用于生成128位全局唯一标识符,支持UUID1-5版本,适用于分布式系统、数据库主键等场景,需注意隐私、碰撞概率及存储优... 目录简介核心功能1. UUID版本2. UUID属性3. 命名空间使用场景1. 生成唯一标识符2. 数

Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具

《Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具》在数字化办公场景中,邮件自动化是提升工作效率的关键技能,本文将演示如何使用Python的smtplib和email库构建一个支持图文混排,多附件,多... 目录前言一、基础配置:搭建邮件发送框架1.1 邮箱服务准备1.2 核心库导入1.3 基础发送函数二、

Python包管理工具pip的升级指南

《Python包管理工具pip的升级指南》本文全面探讨Python包管理工具pip的升级策略,从基础升级方法到高级技巧,涵盖不同操作系统环境下的最佳实践,我们将深入分析pip的工作原理,介绍多种升级方... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

基于Python实现一个图片拆分工具

《基于Python实现一个图片拆分工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python实现一个图片拆分工具,可以根据需要的行数和列数进行拆分,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 简单介绍先自己选择输入的图片,默认是输出到项目文件夹中,可以自己选择其他的文件夹,选择需要拆分的行数和列数,可以通过

Python中反转字符串的常见方法小结

《Python中反转字符串的常见方法小结》在Python中,字符串对象没有内置的反转方法,然而,在实际开发中,我们经常会遇到需要反转字符串的场景,比如处理回文字符串、文本加密等,因此,掌握如何在Pyt... 目录python中反转字符串的方法技术背景实现步骤1. 使用切片2. 使用 reversed() 函

一文详解SpringBoot中控制器的动态注册与卸载

《一文详解SpringBoot中控制器的动态注册与卸载》在项目开发中,通过动态注册和卸载控制器功能,可以根据业务场景和项目需要实现功能的动态增加、删除,提高系统的灵活性和可扩展性,下面我们就来看看Sp... 目录项目结构1. 创建 Spring Boot 启动类2. 创建一个测试控制器3. 创建动态控制器注

Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法

《Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法》在Python编程中,我们常常会遇到需要将嵌套列表(即列表中包含列表)转换为一个一维的扁平列表的需求,本文将给大家介绍了多种实现这一目标的方法,需要的朋... 目录python中将嵌套列表扁平化的方法技术背景实现步骤1. 使用嵌套列表推导式2. 使用itert

使用Docker构建Python Flask程序的详细教程

《使用Docker构建PythonFlask程序的详细教程》在当今的软件开发领域,容器化技术正变得越来越流行,而Docker无疑是其中的佼佼者,本文我们就来聊聊如何使用Docker构建一个简单的Py... 目录引言一、准备工作二、创建 Flask 应用程序三、创建 dockerfile四、构建 Docker

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核