LeetCode:279.完全平方数

class Solution:def numSquares(self, n: int) -> int:dp=[i for i in range(n+1)]for i in range(2,n+1):for j in range(1,int(i**(0.5))+1):dp[i]=min(dp[i],dp[i-j*j]+1)return dp[-1]
代码解释
- 初始化 DP 数组:
dp = [i for i in range(n+1)]
这里,dp[i]表示数字i可以由多少个完全平方数组成。初始时,假设每个数字都由它本身一个完全平方数组成,即dp[i] = i。 - 动态规划:
外层循环遍历从 2 到n的所有数字i。
内层循环遍历从 1 到sqrt(i)的所有整数j。这里j是可能的完全平方数的平方根。
对于每个i和j,我们尝试将i分解为j*j和i-j*j两部分。如果i-j*j仍然是非负的,那么dp[i]可以更新为dp[i-j*j] + 1(即i-j*j所需的完全平方数加上当前的j*j)。
但是,我们要确保dp[i]始终是最小的值,因此我们使用min(dp[i], dp[i-j*j]+1)来更新它。 - 返回结果:
最后,dp[-1]就是n可以由的最少完全平方数之和,因为dp数组的下标是从 0 到n的。
举例
假设 n = 12。
初始时,dp 数组为:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
开始动态规划:
- 当
i = 2,j可以是 1,因为2 = 1*1 + 1*1(但这里我们只使用一个平方数),所以dp[2] = 1 - 当
i = 3,j只能是 1,因为3 = 1*1 + 2,但 2 不是一个完全平方数,所以dp[3]保持为 3 - …
- 当
i = 4,j可以是 1 或 2,因为4 = 1*1 + 3或4 = 2*2,后者更优,所以dp[4] = 1 - 当
i = 12,我们考虑所有可能的j值,并找到最佳组合。最终,12 = 4 + 4 + 4(或12 = 1 + 3 + 8等,但 4+4+4 是最少的),所以dp[12] = 3
最终,dp[-1](即 dp[12])为 3,表示 12 可以由 3 个完全平方数组成。
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