代码随想录训练营Day 43|力扣343. 整数拆分、96.不同的二叉搜索树

1.整数拆分

代码随想录

视频讲解：动态规划，本题关键在于理解递推公式！| LeetCode：343. 整数拆分_哔哩哔哩_bilibili

代码：

class Solution {
public:int integerBreak(int n) {// dp[i] 拆分数字i所获得的最大乘积为dp[i]vector<int> dp(n + 1,0);// 初始化dp[2] = 1;// 递推公式for(int i = 3;i <= n; i++){for(int j = 1;j < i - 1; j++){dp[i] =max(dp[i], max(j * (i - j),j * dp[i - j]));}}return dp[n];}
};

思路：

dp数组的含义：拆分数字i所获得的最大乘积为dp[i]

dp数组的递推公式：分为两种情况，拆分为两个数字，拆分为两个以上的数字。因此，dp[i] =max(dp[i], max(j * (i - j),j * dp[i - j]))。

这里要强调的是：max函数里dp[i]是为了去记录之前遍历j的不同数值时的 等号左边的最终要求得的dp[i] 可能取到的最大值——通过不断更新 dp[i] 的值，我们可以在动态规划的过程中找到拆分数字 i 所获得的最大乘积。也正是因为这种记录历史信息的方式，我们才能够不断地比较并选择最优解，从而得到最终的结果。

dp数组的初始化：从dp[2]开始有意义，dp[2]初始化为1

遍历顺序：从左到右

2.不同的二叉搜索树

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视频讲解：动态规划找到子状态之间的关系很重要！| LeetCode：96.不同的二叉搜索树_哔哩哔哩_bilibili

代码：

class Solution {
public:int numTrees(int n) {// dp[i]表示i个节点组成的互不相同的二叉搜索树的种类vector<int> dp(n + 1,0);// 初始化dp[0] = 1;// 递推公式for(int i = 1; i <= n; i++){for(int j = 1;j <= i ;j++){dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];}}return dp[n];}
};

思路：

dp数组的含义：dp[i]表示i个节点组成的互不相同的二叉搜索树的种类

dp数组的递推公式：确认好一个节点为根结点，dp[i]就等于它的不同数目左右子树的种类和的乘积的总和。即dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]

dp数组的初始化：