【动态规划专栏】专题一:斐波那契数列模型--------1.第N个泰波那契数
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专题一
- 题目来源
- 题目描述
- 题目解析
- 算法原理
- 1.状态表示
- 2.状态转移方程
- 3.初始化
- 4.填表顺序
- 5.返回值
- 代码实现
题目来源
本题来源为:
Leetcode1137. 第 N 个泰波那契数
题目描述
泰波那契序列 Tn 定义如下:
T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2
给你整数 n,请返回第 n 个泰波那契数 Tn 的值。
题目解析
这里我们首先可以先将题目的公式变形一下:
通过一个简单例子来理解此题目:
T0 T1 T2值题目中已经给出,而T4的值是T0 +T1+ T2的结果,而T5的值是T1 +T2+ T3的结果,依次内推…
算法原理
在讲解此题的算法原理之前,我们先了解一下动态规划:
[动态规划 dynamic programming」是一个重要的算法范式,它将一个问题分解为一系列更小的子问题,并通过存储子问题的解来避免重复计算,从而大幅提升时间效率。
可能此概念对于初学者来说很抽象,我们通过本题为例,给出动态规划的一般解决思路:
动态规划做题流程,一般会定义一个dp(动态规划的缩写)表(一位或者二维数组)
然后想办法把里面的值给填满,里面的某一个值可能就是我们的最终结果!
举个例子:
动态规划基本上分为五步:
1.状态表示
2.状态转移方程
3.初始化
4.填表顺序
5.返回值
其中状态转移方程由状态表示推出,而3.4.5步则为处理细节问题。
接下来将通过本题为例来讲解这五步如何处理:
1.状态表示
首先什么是状态表示呢?
简单点的说:状态表示就是dp表里面值的含义
那么具体怎么知道里面值所代表的含义呢?
基础有三种方式
1.1题目要求
1.2经验+题目要求(大多数)
1.3分析问题过程中,发现重复子问题(难点)
当然也不仅仅与此,后面也会再接触更多的方法!
那么根据本题目要求,
dp[i]表示:第i个泰波那契的值
2.状态转移方程
状态转移方程是什么?
通俗来说,就是推出一个式子,让dp[i]等于什么
根据本题要求,我们计算一个值时,需要知道它前面的三个值。
计算i位置的值(dp[i])时,需要知道i-1,i-2,i-3的值,那么i-1位置的值又怎么求呢?在回顾一下我们的状态表示,dp[i]表示:第i个泰波那契的值 那么i-1位置的值不就是dp[i-1],以此内推…
分析到这,我们的状态转移方程已经出来了:
dp[i] = dp[i-3] + dp[i-2] + dp[i-1]
3.初始化
什么是初始化?
就是要保证填表的时候不越界
那么怎么填,其实就是根据状态转移方程,害怕越界访问,进行相关初始化 而本题的题目其实已经告诉我们了:
当i为0,1,2时就会产生越界访问,而本题的题目已经将这三个位置的值已经告诉我们了:
因此初始化为:
dp[0]=0
dp[1]=1
dp[2]=2
4.填表顺序
根据状态转移方程,我们计算dp[i]位置的值需要i-1与i-2位置的值,因此我们的填表顺序为:从左往右
5.返回值
根据题目要求返回第 n 个泰波那契数 Tn 的值。
而我们的状态表示 :dp[i]表示:第i个泰波那契的值
因此返回dp[n]
代码实现
动态规划的代码基本就是固定的四步:
1.创建dp表
2.初始化
3.填表
4.返回值
class Solution
{
public:int tribonacci(int n) {// 1.创建dp表// 2.初始化// 3.填表// 4.返回值//处理一下边界情况:if(n==0)return 0;if(n==1||n==2)return 1;//创建dp表vector<int> dp(n+1);//初始化dp[0]=0;dp[1]=dp[2]=1;//填表:for(int i=3;i<=n;i++){dp[i] = dp[i-1]+ dp[i-2] +dp[i-3];}//返回值:return dp[n];}
};
注意n的取值范围:
0 <= n <= 37
因此要处理一下边界情况:
//处理一下边界情况if(n==0)return 0;if(n==1||n==2)return 1;
时间复杂度:O(N)
空间复杂度:O(N)
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