【LeetCode 热题100】动态规划实战:打家劫舍、完全平方数与零钱兑换(LeetCode 198 / 279 / 322)(Go语言版)
💰 动态规划实战:打家劫舍、完全平方数与零钱兑换(LeetCode 198 / 279 / 322)
本篇博客一次性带你掌握三道 LeetCode 中经典的动态规划(DP)题目:
- 🏠 198. 打家劫舍(House Robber)
- 🟩 279. 完全平方数(Perfect Squares)
- 💸 322. 零钱兑换(Coin Change)
它们覆盖了动态规划中的线性状态转移、完全背包问题,以及最小子结构决策问题。
🏠 一、198. 打家劫舍
📌 题目描述
一排房子,每个房子里有一定金额的钱,不能偷相邻的两个房子。求最多能偷多少钱?
💡 解题思路
这是一个典型的线性动态规划问题。
设 dp[i]
表示前 i
个房子最多能偷的钱:
- 偷第
i
个房子 → 前i - 2
个房子最大值 +nums[i]
- 不偷第
i
个房子 → 前i - 1
个房子最大值
状态转移方程为:
dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i])
✅ Go 实现(空间优化版)
func rob(nums []int) int {if len(nums) == 0 {return 0}if len(nums) == 1 {return nums[0]}prev, curr := 0, 0for _, num := range nums {prev, curr = curr, max(curr, prev+num)}return curr
}func max(a, b int) int {if a > b {return a}return b
}
🟩 二、279. 完全平方数
📌 题目描述
给你一个整数
n
,将其表示为若干个完全平方数的和,求这些数的最少数量。
💡 解题思路
这是一个典型的完全背包问题。
- 状态定义:
dp[i]
表示组成i
所需的最少平方数数量; - 状态转移:尝试每一个
j*j <= i
的平方数:
dp[i] = min(dp[i], dp[i - j*j] + 1)
✅ Go 实现
func numSquares(n int) int {dp := make([]int, n+1)for i := 1; i <= n; i++ {dp[i] = i // 最坏情况:1+1+1+...+1for j := 1; j*j <= i; j++ {dp[i] = min(dp[i], dp[i - j*j] + 1)}}return dp[n]
}func min(a, b int) int {if a < b {return a}return b
}
💸 三、322. 零钱兑换
📌 题目描述
给定不同面额的硬币 coins 和总金额 amount,求最少的硬币数量使得总金额为 amount。如果没有一种组合能组成,返回 -1。
💡 解题思路
也是典型的完全背包问题,区别在于:
- 目标是最小硬币数
- 状态定义:
dp[i]
表示组成金额i
所需最少的硬币数 - 初始化:
dp[0] = 0
,其余为inf
(表示不可达)
状态转移方程:
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
✅ Go 实现
func coinChange(coins []int, amount int) int {dp := make([]int, amount+1)for i := 1; i <= amount; i++ {dp[i] = amount + 1}for _, coin := range coins {for i := coin; i <= amount; i++ {dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)}}if dp[amount] > amount {return -1}return dp[amount]
}
🔚 总结对比
题目 | 本质 | 状态定义 | 特点 |
---|---|---|---|
打家劫舍 | 线性DP | dp[i] 表示前 i 间房最多可偷金额 | 不能连续取相邻元素 |
完全平方数 | 完全背包 | dp[i] 表示组成 i 所需的最少平方数个数 | 类似零钱兑换 |
零钱兑换 | 完全背包 | dp[i] 表示组成金额 i 最少硬币数 | 与完全平方数模型一致 |
📘 写在最后
这三道题虽然看起来背景完全不同,但本质上都属于一维动态规划问题,熟悉它们可以极大提升你解决复杂 DP 问题的能力。
建议继续练习类似题目:
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- 打家劫舍 II(环形房屋)
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- 三角形最小路径和
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- 最长递增子序列
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