Day38——Dp专题
DP专题
动态规划五部曲：
-
确定dp数组以及下标的含义
-
确定递推公式
-
dp数组如何初始化
-
确定遍历顺序
-
举例推导dp数组
1.斐波那契数
题目链接：509. 斐波那契数 - 力扣（LeetCode）
思路：做dp类题目，根据dp五部曲来的思路来解决，dp五部曲可以贯彻整个dp专题。
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i]的定义为：第i个数的斐波那契数值是dp[i]
- 确定递推公式
状态转移方程 dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
- dp数组如何初始化
题目中把如何初始化也直接给我们了，如下：
dp[0] = 0;
dp[1] = 1;
- 确定遍历顺序
dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2]，那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的
- 举例推导dp数组
Code
递归法：
class Solution {
public int fib(int n) {
return dfs(n);
}
public int dfs(int n){
if(n==0) return 0;
if(n==1) return 1;
return dfs(n-1)+dfs(n-2);
}
}
动态规划：
压缩版本
class Solution {
public int fib(int n) {
if(n < 2) return n;
int a = 0,b = 1,sum = 0;
for(int i = 1;i < n;i++){
sum = a + b;
a = b;
b = sum;
}
return sum;
}
}
非压缩版本
class Solution {
public int fib(int n) {
if(n<2) return n;
int[] dp = new int[n+1];
dp[0] = 0;
dp[1] = 1;
for(int index = 2; index<=n; index++){
dp[index] = dp[index - 1] + dp[index - 2];
}
return dp[n];
}
}
2. 爬楼梯 - 力扣
题目链接：70. 爬楼梯 - 力扣（LeetCode）
思路：与上一道题目思路类似
Code
动态规划:
非压缩版本
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
if(n<=2) return n;
int [] dp = new int[n+1];
dp[1] = 1;
dp[2] = 2;
for(int index = 3;index<=n;index++){
dp[index] = dp[index-1]+dp[index-2];
}
return dp[n];
}
}
压缩版本：
class Solution {
public int climbStairs(int n) {
if(n<=2) return n;
int a = 1,b = 2,num = 0;
for(int i = 3;i <= n;i++){
num = a + b;
a = b;
b = num;
}
return num;
}
}
3.使用最小花费爬楼梯
思路：
递归五部曲：
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i]的定义：到达第i台阶所花费的最少体力为dp[i]。
- 确定递推公式
**可以有两个途径得到dp[i]，一个是dp[i-1] 一个是dp[i-2]。
dp[i - 1] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 1] + cost[i - 1]。
dp[i - 2] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 2] + cost[i - 2]。
- dp数组如何初始化
初始化 dp[0] = 0，dp[1] = 0;
- 确定遍历顺序
dp[i]由dp[i-1]dp[i-2]推出，所以是从前到后遍历cost数组
- 举例推导dp数组
Code
class Solution {
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
int n = cost.length;
int [] dp = new int [n+1];
dp[0] = 0;
dp[1] = 0;
for(int i = 2;i <= n;i++){
dp[i] = Math.min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
}
return dp[n];
}
}
4. 不同路径
题目链接：62. 不同路径 - 力扣（LeetCode）
思路：
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i][j] ：表示从（0 ，0）出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
- 确定递推公式
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]，因为dp[i][j]只有这两个方向过来
- dp数组如何初始化
如何初始化呢，首先dp[i][0]一定都是1，因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条，那么dp[0][j]也同理。
所以初始化代码为：
for (int i = 0; i < m; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1;
- 确定遍历顺序
从左到右，从上到下
- 举例推导dp数组
Code
动态规划：
class Solution {
public int uniquePaths(int m, int n) {
int[][] dp = new int[m][n];
for(int i = 0;i < m;i++) dp[i][0] = 1;
for(int j = 0;j < n;j++) dp[0][j] = 1;
for(int i = 1;i < m;i++){
for(int j = 1;j < n; j++){
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
}
}
return dp[m-1][n-1];
}
}
5.不同路径 II
题目链接：63. 不同路径 II - 力扣（LeetCode）
这一题和上一题的区别是，本题多了障碍物！
题目链接：980. 不同路径 III - 力扣（LeetCode）
思路：
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i][j] ：表示从（0 ，0）出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
- 确定递推公式
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]，因为dp[i][j]只有这两个方向过来
if (obstacleGrid[i][j] == 0) { // 当(i, j)没有障碍的时候，再推导dp[i][j]
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
- dp数组如何初始化
如何初始化呢，首先dp[i][0]一定都是1，因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条，那么dp[0][j]也同理。
所以初始化代码为：
for(int i = 0; i < n && obstacleGrid[0][i] == 0; i ++) f[0][i] = 1;
// 当遇到障碍物时循环就会结束了！
for(int i = 0; i < m && obstacleGrid[0][i] == 0; i ++) f[i][0] = 1;
注意代码里for循环的终止条件，一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理
- 确定遍历顺序
从左到右，从上到下
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
if (obstacleGrid[i][j] == 1) continue;
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}
- 举例推导dp数组
有障碍物的为1
Code
class Solution {
public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
int m = obstacleGrid.length;
int n = obstacleGrid[0].length;
int[][] dp = new int[m][n];
//如果在起点或终点出现了障碍，直接返回0
if (obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1 || obstacleGrid[0][0] == 1) {
return 0;
}
for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++) {
dp[i][0] = 1;
}
for (int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; j++) {
dp[0][j] = 1;
}
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
dp[i][j] = (obstacleGrid[i][j] == 0) ? dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] : 0;
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
}