【5.29 代随_41day】 整数拆分、不同的二叉搜索树

整数拆分、不同的二叉搜索树

  • 整数拆分
    • 1.动态规划的方法
      • 图解步骤
      • 代码
  • 不同的二叉搜索树
      • 图解步骤
      • 代码


整数拆分

力扣连接:343. 整数拆分(中等)

1.动态规划的方法

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
    dp[i]:分拆数字i,可以得到的最大乘积为dp[i]。

  2. 确定递推公式
    其实可以从1遍历j,然后有两种渠道得到dp[i].
    一个是j * (i - j) 直接相乘。
    一个是j * dp[i - j],相当于是拆分 (i - j) ,对这个拆分不理解的话,可以回想dp数组的定义。
    j * (i - j) 是单纯的把整数拆分为两个数相乘,而 j * dp[i - j] 是拆分成两个以及两个以上的个数相乘。
    递推公式:dp[i] = max({dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j});

  3. dp的初始化
    只初始化dp[2] = 1,从dp[i]的定义来说,拆分数字2,得到的最大乘积是1

图解步骤

【5.29 代随_41day】 整数拆分、不同的二叉搜索树_第1张图片

关键点

  • j = i - 1 等价于 j = 1 时的值,故 j < i - 1即可,省略了j = i - 1 这一遍历步
  • i是从3开始,这样dp[i - j]就是dp[2]正好可以通过我们初始化的数值求出来。

代码

class Solution {
    public int integerBreak(int n) {
        int[] dp = new int[n+1];
        dp[2] = 1;
        for(int i=3;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<i-1;j++){
                dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j*(i-j), j*dp[i-j]));
            }    
        }

        return dp[n];
    }
}


不同的二叉搜索树

力扣连接:96. 不同的二叉搜索树(中等)
视频连接: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

图解步骤

【5.29 代随_41day】 整数拆分、不同的二叉搜索树_第2张图片

关键点

  • dp含义 dp[i] : 1到i为节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i]。
  • 递推公式:dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]; ,j-1 为j为头结点左子树节点数量,i-j 为以j为头结点右子树节点数量

代码

class Solution {
    public int numTrees(int n) {
        int[] dp = new int[n+1];
        dp[0] = 1;
        dp[1] = 1;
        if(n==1) return dp[1];
        dp[2] = 2;

        for(int i=3; i<=n; i++){
            for(int j=1;j<=i;j++){
                dp[i] += dp[j-1]*dp[i-j];
            }
        }

        return dp[n];
    }
}


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