算法D38 | 动态规划1 | 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础 

无论大家之前对动态规划学到什么程度,一定要先看 我讲的 动态规划理论基础。 

如果没做过动态规划的题目,看我讲的理论基础,会有感觉 是不是简单题想复杂了? 

其实并没有,我讲的理论基础内容,在动规章节所有题目都有运用,所以很重要!  

如果做过动态规划题目的录友,看我的理论基础 就会感同身受了。

代码随想录

视频:从此再也不怕动态规划了,动态规划解题方法论大曝光 !| 理论基础 |力扣刷题总结| 动态规划入门_哔哩哔哩_bilibili

509. 斐波那契数 

很简单的动规入门题,但简单题使用来掌握方法论的,还是要有动规五部曲来分析。

代码随想录

视频:手把手带你入门动态规划 | LeetCode:509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili

Python:

太经典了。

class Solution:def fib(self, n: int) -> int:a = 0b = 1for _ in range(n):a, b = b, a+breturn a

C++:

cpp没有python同时赋值的操作,注意一下语法实现。

class Solution {
public:int fib(int n) {int a = 0;int b = 1;int tmp;for (int i=0; i<n; i++) {tmp = b;b = a+b;a = tmp;         }return a;}
};

70. 爬楼梯   

本题大家先自己想一想, 之后会发现,和 斐波那契数 有点关系。

代码随想录

视频:带你学透动态规划-爬楼梯(对应力扣70.爬楼梯)| 动态规划经典入门题目_哔哩哔哩_bilibili

Python:

和斐波那契思路基本一致,递归是会超时的,注意内存和时间的优化,O(n)最优。

class Solution:def climbStairs(self, n: int) -> int:if n<=2: return na, b = 1, 2for _ in range(2, n+1):a, b = b, a+breturn a

C++:

return b可以保证在n=45时不溢出,return a在n=45时会溢出。

class Solution {
public:int climbStairs(int n) {if (n<=2) return n;int a = 1;int b = 2;for (int i=2; i<n; i++) {int tmp = a+b;a = b;b = tmp;}return b;}
};

746. 使用最小花费爬楼梯 

这道题目力扣改了题目描述了,现在的题目描述清晰很多,相当于明确说 第一步是不用花费的。 

更改题目描述之后,相当于是 文章中 「拓展」的解法 

代码随想录

视频讲解:动态规划开更了!| LeetCode:746. 使用最小花费爬楼梯_哔哩哔哩_bilibili

Python:

class Solution:def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) -> int:cost.append(0)a = b = 0for c in cost:if a>b:a, b = b, b+celse:a, b = b, a+creturn b

C++:

class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {int a = 0;int b = 0;int tmp;cost.push_back(0);for (int c:cost) {tmp = b;if (a>b) {b += c;} else {b = a+c;}a = tmp;}return b;}
};

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