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

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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,

        步骤:

  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
  5. 举例推导dp数组

题目链接:509. 斐波那契数

思路

        题目给出了dp五部曲中的所有信息。

代码

class Solution {
public:int fib(int n) {if (n <= 1)return n;vector<int> dp(n + 1); // 定义dp数组,dp[i]就是斐波那契数列第i个的值dp[0] = 0;dp[1] = 1; // 按照斐波那契数列初始化前两个数for (int i = 2; i <= n; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; // 递推公式}return dp[n];}
};

题目链接:70. 爬楼梯

思路

        1阶有1中方法,2阶有两种方法,3阶则是可以从1阶或者2阶走上来,从1或者2走上来总共3种方法。递推下去,发现与斐波那契数列相同,只是该题的0阶并无含义。对求斐波那契数列的代码进行状态压缩,因为每次求值只跟前两个状态有关,因此只需要三个变量,而不是一个数组。

代码

class Solution {
public:int climbStairs(int n) {if (n <= 2)return n;int dp1 = 1; // 一阶台阶int dp2 = 2; // 二阶台阶int result = 0;for (int i = 3; i <= n; i++) {result = dp1 + dp2; // 递推公式dp1 = dp2;          // 更新dp2 = result;}return result;}
};

题目链接:746. 使用最小花费爬楼梯

思路

        使用最小消费爬楼梯

        1.dp[i]数组含义为到第i阶台阶所需要花费多少

        2.递推公式dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1], [dp[i-2]+cost[i-2])

        3.根据题意和dp数组含义,可知在下标为0或1时不需要花费体力,因此dp[0]=0,dp[1]=0

        4.遍历顺序,从前向后

        5.如果有bug,打印dp数组debug

代码

class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {vector<int> dp(cost.size() + 1); // 到第i阶的所有花费dp[0] = 0;                       // 0或1阶不需要花费dp[1] = 0;for (int i = 2; i <= cost.size(); i++) {// 递推公式,每次取最小花费dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);}return dp[cost.size()]; // 返回最小花费}
};

总结

        ①动态规划的第一天,基础知识种的五部曲很重要

        ②今天的题都是入门题目,较为简单,但也是看视频讲解后做的

        ③还是不能依赖核心代码模式,一是在ACM模式下不知道怎么下手,二是不好debug

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