代码随想录算法训练营第38天 | ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

文章目录

  • 前言
  • 一、理论基础
  • 二、509. 斐波那契数
  • 三、70. 爬楼梯
  • 四、746. 使用最小花费爬楼梯
  • 总结

前言

动态规划


一、理论基础

1.基础

2.背包问题

3.打家劫舍

4.股票问题

5.子序列问题

动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。

所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点就区分于贪心,贪心没有状态推导,而是从局部直接选最优的;

对于动态规划问题,我将拆解为如下五步曲,这五步都搞清楚了,才能说把动态规划真的掌握了!

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
  2. 确定递推公式
  3. dp数组如何初始化
  4. 确定遍历顺序
  5. 举例推导dp数组

做动规的题目,写代码之前一定要把状态转移在dp数组的上具体情况模拟一遍,心中有数,确定最后推出的是想要的结果

然后再写代码,如果代码没通过就打印dp数组,看看是不是和自己预先推导的哪里不一样。

如果打印出来和自己预先模拟推导是一样的,那么就是自己的递归公式、初始化或者遍历顺序有问题了。

如果和自己预先模拟推导的不一样,那么就是代码实现细节有问题。

这样才是一个完整的思考过程,而不是一旦代码出问题,就毫无头绪的东改改西改改,最后过不了,或者说是稀里糊涂的过了

二、509. 斐波那契数

动规五部曲:

这里我们要用一个一维dp数组来保存递归的结果

  1. 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]

  1. 确定递推公式

为什么这是一道非常简单的入门题目呢?

因为题目已经把递推公式直接给我们了:状态转移方程 dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];

  1. dp数组如何初始化

题目中把如何初始化也直接给我们了;

  1. 确定遍历顺序

从递归公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];中可以看出,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

  1. 举例推导dp数组

按照这个递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2],我们来推导一下,当N为10的时候,dp数组应该是如下的数列:

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

如果代码写出来,发现结果不对,就把dp数组打印出来看看和我们推导的数列是不是一致的。

对于代码,因为本质上只有三个变量,所以可以直接用变量而不是数组:

class Solution {
    public int fib(int n) {
        if(n<2) return n;
        int a = 0;
        int b = 1;
        int c = 0;

        for(int i = 1; i < n ;i++){
            c = a+b;
            a = b;
            b = c;
        }
        return c;
    }
}


class Solution{
    public int fib(int n){
        if(n < 2) return n;
        int[] dp = new int[n+1];
        dp[0] = 0;
        dp[1] = 1;
        int res = 0;
        for(int i = 2;i < n+1;i++){
            dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
            res = dp[i];
        }
        return res; // return dp[n];
    }
}

三、70. 爬楼梯

动规五部曲:

定义一个一维数组来记录不同楼层的状态

  1. 确定dp数组以及下标的含义

dp[i]: 爬到第i层楼梯,有dp[i]种方法

  1. 确定递推公式

如何可以推出dp[i]呢?

从dp[i]的定义可以看出,dp[i] 可以有两个方向推出来。

首先是dp[i - 1],上i-1层楼梯,有dp[i - 1]种方法,那么再一步跳一个台阶不就是dp[i]了么。

还有就是dp[i - 2],上i-2层楼梯,有dp[i - 2]种方法,那么再一步跳两个台阶不就是dp[i]了么。

那么dp[i]就是 dp[i - 1]与dp[i - 2]之和!

所以dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] 。

在推导dp[i]的时候,一定要时刻想着dp[i]的定义,否则容易跑偏。

这体现出确定dp数组以及下标的含义的重要性!

  1. dp数组如何初始化

再回顾一下dp[i]的定义:爬到第i层楼梯,有dp[i]种方法。

那么i为0,dp[i]应该是多少呢,这个可以有很多解释,但基本都是直接奔着答案去解释的。

例如强行安慰自己爬到第0层,也有一种方法,什么都不做也就是一种方法即:dp[0] = 1,相当于直接站在楼顶。但总有点牵强的成分。

那还这么理解呢:我就认为跑到第0层,方法就是0啊,一步只能走一个台阶或者两个台阶,然而楼层是0,直接站楼顶上了,就是不用方法,dp[0]就应该是0.

其实这么争论下去没有意义,大部分解释说dp[0]应该为1的理由其实是因为dp[0]=1的话在递推的过程中i从2开始遍历本题就能过,然后就往结果上靠去解释dp[0] = 1

从dp数组定义的角度上来说,dp[0] = 0 也能说得通。

需要注意的是:题目中说了n是一个正整数,题目根本就没说n有为0的情况。

所以本题其实就不应该讨论dp[0]的初始化!

我相信dp[1] = 1,dp[2] = 2,这个初始化大家应该都没有争议的。

所以我的原则是:不考虑dp[0]如何初始化,只初始化dp[1] = 1,dp[2] = 2,然后从i = 3开始递推,这样才符合dp[i]的定义。

  1. 确定遍历顺序

从递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];中可以看出,遍历顺序一定是从前向后遍历的

  1. 举例推导dp数组

举例当n为5的时候,dp table(dp数组)应该是这样的

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如果代码出问题了,就把dp table 打印出来,看看究竟是不是和自己推导的一样。

此时大家应该发现了,这不就是斐波那契数列么!

拓展的题目用完全背包可以解释,也就是dp[i] += dp[i-j];等到具体考察的时候再单独来写;

// 常规方式
public int climbStairs(int n) {
    int[] dp = new int[n + 1];
    dp[0] = 1;
    dp[1] = 1;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
    }
    return dp[n];
}

// 用变量记录代替数组
class Solution {
    public int climbStairs(int n) {
        if(n <= 2) return n;
        int a = 1, b = 2, sum = 0;

        for(int i = 3; i <= n; i++){
            sum = a + b;  // f(i - 1) + f(i - 2)
            a = b;        // 记录f(i - 1),即下一轮的f(i - 2)
            b = sum;      // 记录f(i),即下一轮的f(i - 1)
        }
        return b;
    }
}

四、746. 使用最小花费爬楼梯

  1. 确定dp数组以及下标的含义

使用动态规划,就要有一个数组来记录状态,本题只需要一个一维数组dp[i]就可以了。

dp[i]的定义:到达第i台阶所花费的最少体力为dp[i]

对于dp数组的定义,大家一定要清晰!

  1. 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]。

那么究竟是选从dp[i - 1]跳还是从dp[i - 2]跳呢?

一定是选最小的,所以dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);

  1. dp数组如何初始化

看一下递归公式,dp[i]由dp[i - 1],dp[i - 2]推出,既然初始化所有的dp[i]是不可能的,那么只初始化dp[0]和dp[1]就够了,其他的最终都是dp[0]dp[1]推出。

那么 dp[0] 应该是多少呢? 根据dp数组的定义,到达第0台阶所花费的最小体力为dp[0],那么有同学可能想,那dp[0] 应该是 cost[0],例如 cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] 的话,dp[0] 就是 cost[0] 应该是1。

这里就要说明本题力扣为什么改题意,而且修改题意之后 就清晰很多的原因了。

新题目描述中明确说了 “你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。” 也就是说 到达 第 0 个台阶是不花费的,但从 第0 个台阶 往上跳的话,需要花费 cost[0]。

所以初始化 dp[0] = 0,dp[1] = 0;

  1. 确定遍历顺序

最后一步,递归公式有了,初始化有了,如何遍历呢?

本题的遍历顺序其实比较简单,简单到很多同学都忽略了思考这一步直接就把代码写出来了。

因为是模拟台阶,而且dp[i]由dp[i-1]dp[i-2]推出,所以是从前到后遍历cost数组就可以了。

但是稍稍有点难度的动态规划,其遍历顺序并不容易确定下来。 例如:01背包,都知道两个for循环,一个for遍历物品嵌套一个for遍历背包容量,那么为什么不是一个for遍历背包容量嵌套一个for遍历物品呢? 以及在使用一维dp数组的时候遍历背包容量为什么要倒序呢?

这些都与遍历顺序息息相关。当然背包问题后续「代码随想录」都会重点讲解的!

  1. 举例推导dp数组
class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int len = cost.length;
        int[] dp = new int[len+1];

        dp[0] = 0;
        dp[1] = 0;

        for(int i = 2; i<= len ;i++){
            dp[i] = Math.min(dp[i-1] + cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
        } 
        return dp[len];
    }
}


总结

动态规划,掌握规律,从规律的角度去挨个找突破点会好很多。

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