代码随想录算法训练营第四十四天|57. 爬楼梯、322.零钱兑换、279. 完全平方数

KamaCoder 57. 爬楼梯
题目链接:题目页面 (kamacoder.com)

这道题使用完全背包来实现,我们首先考虑的是总的楼梯数,因此dp数组大小为n + 1 ,其意义是,在n阶时有多少种方法爬到楼顶,因此,当前n状态等于前面状态(1, m)状态之和。

每道题都要考虑dp五步:

1)确定dp数组下标与值的关系:满足凑出总楼梯的组合数

2)确定递推公式:我们把n个数组成看作1与n-1个组成,使用分而治之的思路来处理,dp[i] += dp[i - j]

3)确定初始值:dp[0]为1,没得选

4)确定遍历的数:注意一下边界问题

5)带入验证一下

代码:

#python acm模式
while True:try:n, m = map(int, input().split())dp = [0 for _ in range(n + 1)]  //dp数组大小为n+1dp[0] = 1  //初始化dp[0]for i in range(1, n + 1):  //从1开始,从0没意义for j in range(1, min(i, m) + 1):   //从前往后,遍历可能的楼梯数dp[i] += dp[i - j]print(dp[n])except:break

LeetCode 322.零钱兑换
题目链接:322. 零钱兑换 - 力扣(LeetCode)

这道题使用完全背包来实现,要求的组成整数amount的最小硬币组合数,因此dp数组大小为n + 1 ,其意义是,在n阶时最小的硬币数量,因此,当前n状态等于前面状态的最小值。

每道题都要考虑dp五步:

1)确定dp数组下标与值的关系:满足凑出目标金额的最少硬币数量

2)确定递推公式:dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) (后面这个意思是从前coin的位置递推过来,加上一个硬币数)

3)确定初始值:dp[0]为0,当目标为0时当然一个硬币也不要

4)确定遍历的数:注意一下i要大于等于当前coin,否则数组会越界

5)带入验证一下

代码:

#python   //DFS
class Solution:def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:dfsn=len(coins)@cache   //用一个装饰器def dfs(i,c):if i<0:  //判定结束条件return 0 if c==0 else infif c<coins[i]: //确定一下coinreturn dfs(i-1,c)return min(dfs(i-1,c),dfs(i,c-coins[i])+1)  //返回最小的硬币数量,递归res=dfs(n-1,amount)  //结果return res if res<inf else -1  //看下结果呗,要么有,没有就-1
#python   //二维DP
class Solution:def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:n=len(coins)  //一共有n个硬币数量dp=[[inf]*(amount+1) for _ in range(n+1)]  //二维dp数组dp[0][0]=0  //初始化一下for i,x in enumerate(coins):  //使用枚举,把键与值分离for c in range(amount+1):   //同样的是在金额内部if c<x:    //当前的值放不下硬币了dp[i+1][c]=dp[i][c]else:  //放得下,比较一下dp[i+1][c]=min(dp[i][c],dp[i][c-x]+1)res=dp[n][amount]return res if res < inf else -1没有就-1
#python   //一维DP
class Solution:def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:n = len(coins)dp = [float('inf') for _ in range(amount + 1)]dp[0] = 0for i in range(1, amount + 1):for coin in coins:if i >= coin:dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)return dp[-1] if dp[-1] < float('inf') else -1

LeetCode 279. 完全平方数
题目链接:279. 完全平方数 - 力扣(LeetCode)

和前面的做法异曲同工,注意一下范围就是

每道题都要考虑dp五步:

1)确定dp数组下标与值的关系:满足凑出目标金额的最少完全平方数数量

2)确定递推公式:dp[i] = min(dp[i], dp[i - j ** 2] + 1) (后面这个意思是从前j**2的位置递推过来,加上一个完全平方数)

3)确定初始值:dp[0]为0,当目标为0时当然完全平方数

4)确定遍历的数:注意一下i要大于等于当前j**2,否则数组会越界

5)带入验证一下

代码:

#python  一维dp
class Solution:def numSquares(self, n: int) -> int:dp = [inf for _ in range(n + 1)]dp[0] = 0for i in range(1, n + 1):for j in range(1, int(math.sqrt(i)) + 1): //从小于当前i的平方根数来dp[i] = min(dp[i], dp[i - (j ** 2)] + 1)return dp[-1]

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