LeetCode算法题解(动态规划)|LeetCode509. 斐波那契数、LeetCode70. 爬楼梯、LeetCode746. 使用最小花费爬楼梯
一、LeetCode509. 斐波那契数
题目链接:509. 斐波那契数
题目描述:
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
给定 n
,请计算 F(n)
。
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
提示:
0 <= n <= 30
算法分析:
根据动规五部曲来就可以了。
这道题题目已经给了我们地推的公式F[n]=F[n-1]+F[n-2],以及其初始值F[0]=1,F[1]=1,所以我们只需要明白F[n]及其下标的含义就可以了。
显然F[n]表示数列中第n项数的值。
然后我们来遍历整个数组,按照递推公式依次确定每个项的值。
最后返回第n项F[n]即可。
如果算出来的结果有问题,可以把数组打印出来,检查递推是否有问题。
代码如下:
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];return dp[n];}
}
时间复杂度o(n)空间复杂度o(n).
二、LeetCode70. 爬楼梯
题目链接:70. 爬楼梯
题目描述:
假设你正在爬楼梯。需要 n
阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1
或 2
个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
示例 1:
输入:n = 2 输出:2 解释:有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶
示例 2:
输入:n = 3 输出:3 解释:有三种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 2. 1 阶 + 2 阶 3. 2 阶 + 1 阶
提示:
1 <= n <= 45
算法分析:
确定dp数组及下标含义:
用dp[i]表示爬到第i阶楼梯可以有多少种方法。
递推公式:
第i阶楼梯可以由i-1阶楼梯跳一步上来,也可以由i-2阶楼梯跳两步上来。
所以到达第i阶楼梯可以有dp[i-1]+dp[i-2]种方法,即dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]。
初始化:
爬上第一阶楼梯有一种方法,即从第0阶向上爬一步,所以dp[1]=1;
爬上第二阶楼梯有两种方法,从第0阶向上一次性爬两步到第二阶,或者向上爬两次,一次爬一步到第二阶,所以dp[2]=2。
遍历顺序:
从前往后依次遍历并确定到达每阶楼梯所需要的方法。
如果结果有问题,打印dp数组,查看是否跟自己推导的一致。
代码如下:
class Solution {public int climbStairs(int n) {if(n <= 2) return n;int[] dp = new int[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];}
}
时间复杂度o(n),空间复杂度o(n).
三、LeetCode746. 使用最小花费爬楼梯
题目链接:746. 使用最小花费爬楼梯
题目描述:
给你一个整数数组 cost
,其中 cost[i]
是从楼梯第 i
个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。
你可以选择从下标为 0
或下标为 1
的台阶开始爬楼梯。
请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。
示例 1:
输入:cost = [10,15,20] 输出:15 解释:你将从下标为 1 的台阶开始。 - 支付 15 ,向上爬两个台阶,到达楼梯顶部。 总花费为 15 。
示例 2:
输入:cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1] 输出:6 解释:你将从下标为 0 的台阶开始。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 2 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 4 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 6 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达下标为 7 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 9 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达楼梯顶部。 总花费为 6 。
提示:
2 <= cost.length <= 1000
0 <= cost[i] <= 999
算法分析:
确定dp数组及下标含义:
dp[i]表示到达第i阶楼梯所需花费的最小费用。
递推公式:
到第i阶可以从i-1阶跳一步上来,所需花费为dp[i-1]+cost[i-1],也可以从i-2阶跳两步上来,所需花费为dp[i-2]+cost[i-2],所以到达第i阶所需要的最小花费为dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2])。
初始化:
题目给出的条件,我们可以从第0阶或第1阶楼梯开始爬楼梯。
所以爬上第0阶楼梯所需的最小花费dp[0]=0,爬上第1阶所需的最小花费dp[1]=0;
遍历顺序:
从前往后依次遍历并确定到达每阶楼梯所需的最小花费。
如果有问题打印dp数组验证。
代码如下:
class Solution {public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {int len = cost.length;int[] dp = new int[len + 1];dp[0] = 0;dp[1] = 0;for(int i = 2; i <= len; i++)dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);return dp[len];}
}
时间复杂度o(n),空间复杂度o(n).
总结
解决了这三道题,动态规划算是入门了,这三道题只要按照动规五部曲来还是比较简单的。
动规五部曲:
1,确定dp数组及下标的含义。
2,确定递归公式。
3,初始化。
4,确定遍历顺序。
5,打印dp数组验证结果。
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