当前位置: 首页 > news >正文

代码随想录算法训练营第三十八天|动态规划|理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础

文章
说实话,没做过题连理论基础都看不懂
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

这道题目我举例推导状态转移公式了么?
我打印dp数组的日志了么?
打印出来了dp数组和我想的一样么?

509. 斐波那契数

文章

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 给你n ,请计算 F(n) 。

示例 1:

输入:2
输出:1
解释:F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1
示例 2:

输入:3
输出:2
解释:F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2
示例 3:

输入:4
输出:3
解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3
提示:

0 <= n <= 30

题目简单,用于理解动态规划

class Solution {
public:int fib(int N) {if (N <= 1) return N;int dp[2];dp[0] = 0;dp[1] = 1;for (int i = 2; i <= N; i++) {int sum = dp[0] + dp[1];dp[0] = dp[1];dp[1] = sum;}return dp[1];}
};

当然可以用递归的方法

70. 爬楼梯

文章

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?

注意:给定 n 是一个正整数。

示例 1:

输入: 2
输出: 2
解释: 有两种方法可以爬到楼顶。
1 阶 + 1 阶
2 阶
示例 2:

输入: 3
输出: 3
解释: 有三种方法可以爬到楼顶。
1 阶 + 1 阶 + 1 阶
1 阶 + 2 阶
2 阶 + 1 阶

想不出来啊
到第三层楼梯的状态可以由第二层楼梯 和 到第一层楼梯状态推导出来,那么就可以想到动态规划了。
dp[i]: 爬到第i层楼梯,有dp[i]种方法


class Solution {
public:int climbStairs(int n) {if (n <= 1) return n;int dp[3];dp[1] = 1;dp[2] = 2;for (int i = 3; i <= n; i++) {int sum = dp[1] + dp[2];dp[1] = dp[2];dp[2] = sum;}return dp[2];}
};

746. 使用最小花费爬楼梯

文章讲解
数组的每个下标作为一个阶梯,第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i](下标从 0 开始)。

每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值,一旦支付了相应的体力值,你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。

请你找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时,你可以选择从下标为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。

示例 1:

输入:cost = [10, 15, 20]
输出:15
解释:最低花费是从 cost[1] 开始,然后走两步即可到阶梯顶,一共花费 15 。
示例 2:

输入:cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1]
输出:6
解释:最低花费方式是从 cost[0] 开始,逐个经过那些 1 ,跳过 cost[3] ,一共花费 6 。
提示:

cost 的长度范围是 [2, 1000]。
cost[i] 将会是一个整型数据,范围为 [0, 999]

能想到由前两步推,但是没太象具体,不打算走非min的步了,其实不对。
还是要按照步骤来
min(dp1 + cost[i - 1], dp0 + cost[i - 2])

class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {int dp0 = 0;int dp1 = 0;for (int i = 2; i <= cost.size(); i++) {int dpi = min(dp1 + cost[i - 1], dp0 + cost[i - 2]);dp0 = dp1; // 记录一下前两位dp1 = dpi;}return dp1;}
};

相关文章:

代码随想录算法训练营第三十八天|动态规划|理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础 文章 说实话&#xff0c;没做过题连理论基础都看不懂 1 确定dp数组&#xff08;dp table&#xff09;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 这道题目我举例推导状态转移公式了么&#xff1f; 我打印dp数组的日志了么&…...

运维知识点-JBoss

JBoss 介绍介绍 JBoss是一个基于J2EE的开放源代码的应用服务器,也是一个运行EJB(Enterprise JavaBean)的容器和服务器。它支持EJB 1.1、EJB 2.0和EJB3的规范,体现了J2EE规范中最新的技术。JBoss遵循LGPL许可,可以在任何商业应用中免费使用,并且由开源社区开发,这使得JB…...

HarmonyOS—配置编译构建信息

在进行应用/服务的编译构建前&#xff0c;需要对工程和编译构建的Module进行设置。API Version 9、API Version 8与API Version 4~7的构建体系不同&#xff0c;因此在设置编译构建信息时也存在差异&#xff1a; API Version 9&#xff1a;需要对构建配置文件、构建脚本、应用依…...

Chrome浏览器好用的几个扩展程序

Chrome好用的扩展程序 背景目的介绍JsonHandle例子未完待续。。。。。。 背景 偶然在往上看到Chrome有很多好用的扩展程序&#xff0c;比较好用&#xff0c;因此记录下比较实用的扩展程序。 目的 记录Chrome浏览器好用的插件。 介绍 JsonHandle下载以及无法扩展插件的解决…...

Enzo Life Sciences Cortisol(皮质醇) ELISA kit

皮质醇又称为氢化可的松&#xff0c;是一种由胆固醇合成的类固醇激素。它是肾上腺皮质产生和分泌的主要糖皮质激素。皮质醇在血液中以游离皮质醇的形式存在&#xff0c;或与皮质类固醇结合球蛋白(CBG)结合。皮质醇水平在早上7点左右最高&#xff0c;晚上最低。皮质醇可以调节新…...

面试经典150题 -- 二分查找 (总结)

总的链接 : 面试经典 150 题 - 学习计划 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09;全球极客挚爱的技术成长平台 二分算法模板 : 详见 : 基础二分学习笔记-CSDN博客 35 . 搜索插入位置 链接 : . - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路 : 用二分查找第一个>t…...

蓝牙耳机怎么选择比较好?2024年热门机型推荐大揭秘!

​蓝牙耳机已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分&#xff0c;随着技术的发展&#xff0c;人们对蓝牙耳机的要求也在不断提升&#xff0c;不仅希望音质出色&#xff0c;还希望能够在不同的场景下使用。然而&#xff0c;如何挑选一款适合自己的蓝牙耳机却是一门学问。今天&a…...

强制Unity崩溃的两个方法

在Unity中&#xff0c;这两种方法都可以用于强制使应用程序崩溃&#xff0c;但它们的作用略有不同&#xff1a; Application.ForceCrash(0); 这个方法会强制应用程序崩溃&#xff0c;并且参数传入的是一个整数值。当参数为0时&#xff0c;它会导致应用程序崩溃并显示一个“Acce…...

中间件 | Redis - [big-key hot-key]

INDEX 1 big-keyhot-key 1 big-key 分类 字符串型 big-key&#xff1a;字符串最大可以到 512M集合型 big-key&#xff1a;集合个数可以到 2^23 问题 内存空间不均匀指令耗时增加&#xff1a;redis 是单线程的&#xff0c;部分操作的时间复杂度是 O(n) 的&#xff0c;big-ke…...

STM32基础--自己构建库函数

什么是 STM32 函数库 固件库是指“STM32 标准函数库”&#xff0c;它是由 ST 公司针对 STM32 提供的函数接口&#xff0c;即API (Application Program Interface)&#xff0c;开发者可调用这些函数接口来配置 STM32 的寄存器&#xff0c;使开发人员得以脱离最底层的寄存器操作…...

网站被插入虚假恶意链接怎么办?

在当前的电信和网络环境中&#xff0c;诈骗案件频发&#xff0c;许多受害者不幸上当&#xff0c;主要原因是他们点击了诈骗者发送的假链接。这些诈骗网站经常模仿真实网站的外观&#xff0c;使人难以分辨真伪。那么&#xff0c;我们应如何鉴别这些诈骗链接呢&#xff1f; 下面…...

ThreeJs限制模型拖动的范围

之前有讲过ThreeJs中对模型的拖动功能&#xff0c;使用DragControl组件&#xff0c;将模型放到组件的集合中&#xff0c;就可以拖动点击的模型了&#xff0c;这节细化下怎么控制拖动&#xff0c;比如之拖动z轴&#xff0c;或者限制拖动x轴的范围在某个区间&#xff1a; 首先还是…...

关于JVM的小总结(待补充)

JVM组成及他们之间的关系 装载类子系统字节码执行引擎运行时数据区 装载类子系统 类加载器字节码调节器类加载运行时数据区 字节码执行引擎 运行时数据区 线程私有 虚拟机栈本地方法栈程序计数器 线程共享 堆方法区&#xff08;元空间&#xff09;...

day37 贪心算法part6

738. 单调递增的数字 中等 提示 当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x < y 时&#xff0c;我们称这个整数是单调递增的。 给定一个整数 n &#xff0c;返回 小于或等于 n 的最大数字&#xff0c;且数字呈 单调递增 。 不知道怎么讲思路……以9287举例&#xff0c;…...

38女神节:剧情热梗小游戏新品!预售1折秒杀,手慢无

抖音热剧情热梗小游戏《逆袭大冒险》登录 Cocos Store 预售开启&#xff01;游戏包含 20剧情 40 关卡&#xff0c;先来看下视频吧&#xff01; 游戏内嵌多种小游戏玩法&#xff0c;是不是很有亲切感呢&#xff1f;抽针、流体、重力 3.8女神节特价预售 欢迎加入迷萌游戏《逆袭大…...

岩土工程监测仪器振弦采集仪的发展历程与国内外研究现状

岩土工程监测仪器振弦采集仪的发展历程与国内外研究现状 岩土工程监测仪器河北稳控科技振弦采集仪是用于测量土体或岩石地层的力学性质、地层结构、地下水位等参数的一种仪器设备。它通过振动在地下传播的声波信号的传播速度和特性&#xff0c;来推断地层的物理性质。以下是对…...

Git 掌握

目录 一、前言 二、centos安装Git 三、Git基本操作 (1) 创建Git本地仓库 (2) 配置Git (3) 认识工作区&#xff0c;暂存区&#xff0c;版本库 四、添加文件 五、查看.git文件 六、修改文件 七、版本回退 八、撤销修改 (1) 场景一 对于还没有add的代码 (2) 场景二 已…...

面试题之——事务失效的八大情况

事务失效的八大情况 一、非public修饰的方法 Transactional注解只能在在public修饰的方法下使用。 /*** 私有方法上的注解&#xff0c;不生效&#xff08;因私有方法Spring扫描不到该方法&#xff0c;所以无法生成代理&#xff09;*/ Transactional private boolean test() …...

一些硬件知识(六)

防反接设计&#xff1a; 同步电路和异步电路的区别: 同步电路:存储电路中所有触发器的时钟输入端都接同一个时钟脉冲源&#xff0c;因而所有触发器的状态的变化都与所加的时钟脉冲信号同步。 异步电路:电路没有统一的时钟&#xff0c;有些触发器的时钟输入端与时钟脉冲源相连…...

前端React篇之哪些方法会触发 React 重新渲染?重新渲染 render 会做些什么?

目录 哪些方法会触发 React 重新渲染&#xff1f;重新渲染 render 会做些什么&#xff1f;setState()案例需求总结 forceUpdate()案例需求总结 props改变案例需求总结 context改变案例需求总结 哪些方法会触发 React 重新渲染&#xff1f;重新渲染 render 会做些什么&#xff1…...

51c自动驾驶~合集58

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13967107 #CCA-Attention 全局池化局部保留&#xff0c;CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展 琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制&#xff08;CCA-Attention&#xff09;&#xff0c;…...

进程地址空间(比特课总结)

一、进程地址空间 1. 环境变量 1 &#xff09;⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性&#xff1a;环境变量具有全局属性&#xff0c;会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时&#xff0c;环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制&#xff1a;本地变量只在当前进程(ba…...

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

shell脚本--常见案例

1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件&#xff1a; 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...

UE5 学习系列(三)创建和移动物体

这篇博客是该系列的第三篇&#xff0c;是在之前两篇博客的基础上展开&#xff0c;主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体&#xff0c;这篇博客跟随的视频链接如下&#xff1a; B 站视频&#xff1a;s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...

条件运算符

C中的三目运算符&#xff08;也称条件运算符&#xff0c;英文&#xff1a;ternary operator&#xff09;是一种简洁的条件选择语句&#xff0c;语法如下&#xff1a; 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true&#xff0c;则整个表达式的结果为“表达式1”…...

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

在现代工业自动化领域&#xff0c;MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步&#xff0c;这两种通讯协议也正在被逐步融合&#xff0c;形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

.Net Framework 4/C# 关键字(非常用,持续更新...)

一、is 关键字 is 关键字用于检查对象是否于给定类型兼容,如果兼容将返回 true,如果不兼容则返回 false,在进行类型转换前,可以先使用 is 关键字判断对象是否与指定类型兼容,如果兼容才进行转换,这样的转换是安全的。 例如有:首先创建一个字符串对象,然后将字符串对象隐…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...