leetcode 70. 爬楼梯
题目链接:70. 爬楼梯 - 力扣(LeetCode)
本题可以用背包问题来解决,就相当于楼顶是背包,台阶是物品,相当于之前写法的进阶版。
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
vector dp(n + 1,0);
dp[0] = 1;
for(int i = 1;i <= n;i++) {
for(int j = 1;j <= 2;j++) {
if(i - j >= 0) dp[i] += dp[i - j];
}
}
return dp[n];
}
};
leetcode 322. 零钱兑换
题目链接:322. 零钱兑换 - 力扣(LeetCode)
视频链接:动态规划之完全背包,装满背包最少的物品件数是多少?| LeetCode:322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili
给你一个整数数组 coins
,表示不同面额的硬币;以及一个整数 amount
,表示总金额。
计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1
。
你可以认为每种硬币的数量是无限的。
示例 1:
输入:coins =[1, 2, 5]
, amount =11
输出:3
解释:11 = 5 + 5 + 1
示例 2:
输入:coins =[2]
, amount =3
输出:-1
示例 3:
输入:coins = [1], amount = 0 输出:0
1.确定dp数组含义:dp[j]:凑足总额为j所需钱币的最少个数为dp[j]。
2.确定递推公式:dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j])。
3.数组初始化:dp[0]=0,非0下标初始化成最大值。(以前都是max,这次是min)
4.确定遍历顺序:本题不用强调顺序,本题既不是组合数也不是排列数,第一层遍历物品和背包哪个都行,第二层也是。
5.打印dp数组:
class Solution {
public:
int coinChange(vector& coins, int amount) {
vector dp(amount + 1, INT_MAX);
dp[0] = 0;
for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包
if (dp[j - coins[i]] != INT_MAX) { // 如果dp[j - coins[i]]是初始值则跳过
dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);
}
}
}
if (dp[amount] == INT_MAX) return -1;
return dp[amount];
}
};
class Solution {
public:
int coinChange(vector& coins, int amount) {
vector dp(amount + 1, INT_MAX);
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i <= amount; i++) { // 遍历背包
for (int j = 0; j < coins.size(); j++) { // 遍历物品
if (i - coins[j] >= 0 && dp[i - coins[j]] != INT_MAX ) {
dp[i] = min(dp[i - coins[j]] + 1, dp[i]);
}
}
}
if (dp[amount] == INT_MAX) return -1;
return dp[amount];
}
};
leetcode 279.完全平方数
题目链接:279. 完全平方数 - 力扣(LeetCode)
视频链接:动态规划之完全背包,换汤不换药!| LeetCode:279.完全平方数_哔哩哔哩_bilibili
给你一个整数 n
,返回 和为 n
的完全平方数的最少数量 。
完全平方数 是一个整数,其值等于另一个整数的平方;换句话说,其值等于一个整数自乘的积。例如,1
、4
、9
和 16
都是完全平方数,而 3
和 11
不是。
示例 1:
输入:n =12
输出:3 解释:12 = 4 + 4 + 4
示例 2:
输入:n =13
输出:2 解释:13 = 4 + 9
本题和上一道题其实都差不多,换汤不换药的的东西。
class Solution {
public:
int numSquares(int n) {
vector dp(n + 1,INT_MAX);
dp[0] = 0;
for(int i = 1;i * i <= n;i++) {
for(int j = i * i;j <= n;j++) {
dp[j] = min(dp[j - i * i] + 1,dp[j]);
}
}
return dp[n];
}
};
class Solution {
public:
int numSquares(int n) {
vector 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
dp[i] = min(dp[i - j * j] + 1, dp[i]);
}
}
return dp[n];
}
};