力扣9.7
115.不同的子序列
题目
给你两个字符串 s 和 t ,统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数,结果需要对 109 + 7 取模。
数据范围
1 <= s.length, t.length <= 1000s和t由英文字母组成
分析
令dp[i][j]为s的前i个字符构成的子序列中为t的前j个字符的数量,接下来设置边界条件,当t为空时s前i个字符构成子序列只要空字符串满足,个数为1,即dp[i][0]=1,考虑状态转移
- 当 s [ i ] ! = t [ j ] , d p [ i + 1 ] [ j + 1 ] = d p [ i ] [ j ] ; 当s[i]!=t[j],dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j]; 当s[i]!=t[j],dp[i+1][j+1]=dp[i][j];
- 当 s [ i ] = = t [ j ] , d p [ i + 1 ] [ j + 1 ] = d p [ i ] [ j ] + d p [ i ] [ j + 1 ] ; 当s[i]==t[j],dp[i+1][j+1] = dp[i][j] + dp[i][j + 1]; 当s[i]==t[j],dp[i+1][j+1]=dp[i][j]+dp[i][j+1];
代码
class Solution {
public: const static int N = 1005, mod = 1e9 + 7;int dp[N][N];int numDistinct(string s, string t) {if(s.size() < t.size()) return 0;for(int i = 0; i < s.size(); i ++ ) dp[i][0] = 1;for(int i = 0; i < s.size(); i ++ ) {for(int j = 0; j <= i && j < t.size(); j ++ ) {if(s[i] != t[j]) dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1];else dp[i + 1][j + 1] += dp[i][j] + dp[i][j + 1];dp[i + 1][j + 1] %= mod;}} return dp[s.size()][t.size()];}
};
63.不同路径Ⅱ
题目
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。
机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish”)。
现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?
网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。
数据范围
m == obstacleGrid.lengthn == obstacleGrid[i].length1 <= m, n <= 100obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1
分析
令dp[i][j]为到那个格子的路径数,考虑状态转移
- 如果有障碍物, d p [ i ] [ j ] = 0 dp[i][j]=0 dp[i][j]=0
- 没有障碍物, d p [ i ] [ j ] = d p [ i − 1 ] [ j ] + d p [ i ] [ j − 1 ] dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1] dp[i][j]=dp[i−1][j]+dp[i][j−1]
代码
class Solution {
public:const static int N = 105;int dp[N][N];int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {int n = obstacleGrid.size(), m = obstacleGrid[0].size();for(int i = 0; i < n; i ++ ) {for(int j = 0; j < m; j ++ ) {if(!i && !j && !obstacleGrid[i][j]) {dp[i + 1][j + 1] = 1;continue;}if(obstacleGrid[i][j]) dp[i + 1][j + 1] = 0;else dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1] + dp[i + 1][j]; }}return dp[n][m];}
};
746.使用最小花费爬楼梯
题目
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。
数据范围
2 <= cost.length <= 10000 <= cost[i] <= 999
分析
令dp[i]为到达那一层的最小花费,状态转移:
- d p [ i ] = m i n ( d p [ i − 1 ] + c o s t [ i − 1 ] , d p [ i − 2 ] + c o s t [ i − 2 ] ) dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i - 1],dp[i-2] + cost[i - 2]) dp[i]=min(dp[i−1]+cost[i−1],dp[i−2]+cost[i−2])
代码
class Solution {
public:const static int N = 1005;int dp[N];int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {dp[0] = dp[1] = 0;for(int i = 2; i <= cost.size(); i ++ ) {dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);}return dp[cost.size()];}
};
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