代码随想录第四十六天 | 322. 零钱兑换,279.完全平方数,139.单词拆分

322. 零钱兑换

看完想法:此处是求最小值,所以递推公式中含Min,即dp[j] = min(d[[j], dp[j - coins[i]] + 1),初始化都为INT_MAX,且dp[0]  = 0。由于不是求组合数,所以物品和背包重量的遍历先后顺序都是可以的。此处要注意一个细节,如果是物品for外循环,背包从coins[j] 开始并且 j++,(之前有碰到j = bagweight, j--的,二者的区别是:j--是01背包,j++是完全背包;背包容量优先还需要判断j - weight[i] >=0,即背包有没有被装满,才进行dp滚动

int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {vector<int> dp(amount+1, amount+1);dp[0] = 0;//选用外部遍历物品for(int i = 0; i<coins.size(); i++){for(int j = coins[i]; j <=amount; j++){//if需要考虑的是INT_MAX溢出的情况,我们可以把max换成amount+1dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);}}if (dp[amount] == amount+1) return -1;return dp[amount];

279.完全平方数

看完想法:和零钱兑换如出一辙。dp[j]代表和为 j 的完全平方数的最少数量为 dp[j] 。初始化可以为0,因为题目不要求一定找到最小数量

int numSquares(int n) {vector<int> dp(n + 1, INT_MAX);dp[0] = 0;for (int i = 0; i <= n; i++) { // 遍历背包for (int j = 1; j * j <= i; j++) { // 遍历物品,每次j的平方不能超过背包大小dp[i] = min(dp[i - j * j] + 1, dp[i]);}}return dp[n];

139.单词拆分

看完想法:可以反过来想问题,列表中的字符串究竟能不能把给的字符串填满。所以定义dp[j],j为字符串长度。这里因为涉及到了字符串的顺序(112构成字符串,121就不是原来的字符串了),所以要求排列数,即先遍历背包,再遍历物品

bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {unordered_set<string> wordSet(wordDict.begin(), wordDict.end());vector<bool> dp(s.size() + 1, false);dp[0] = true;for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {   // 遍历背包for (int j = 0; j < i; j++) {       // 遍历物品string word = s.substr(j, i - j); //substr(起始位置,截取的个数)if (wordSet.find(word) != wordSet.end() && dp[j]) {//表明存在word且i的dp为truedp[i] = true;}}}return dp[s.size()];

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