假设你正在爬楼梯。需要 n
阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1
或 2
个或m个(m<=n)台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
示例 1:
输入:n = 2 输出:2 解释:有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶
示例 2:
输入:n = 3 输出:3 解释:有三种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 2. 1 阶 + 2 阶 3. 2 阶 + 1 阶
dp[j]表示爬到j层的方法有dp[j]种方法
递推公式 dp[j] += dp[j-i];
初始化 dp[0] = 1,其他为0
遍历顺序 先遍历背包后遍历物品,从小到大
打印dp数组
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
vector dp(n + 1, 0);
dp[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) { // 遍历背包
for (int j = 1; j <= m; j++) { // 遍历物品
if (i - j >= 0) dp[i] += dp[i - j];
}
}
return dp[n];
}
};
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
//dp[j]表示amount为j 的最少的硬币个数为dp[j]
//递推公式 dp[j] = min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);
//初始化dp[0] = 0;
//遍历顺序,完全背包,类似于求排列数,先背包后物品
//打印dp数组
class Solution {
public:
int coinChange(vector& coins, int amount) {
//dp[j]表示amount为j 的最少的硬币个数为dp[j]
//递推公式 dp[j] = min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);
//初始化dp[0] = 0;
//遍历顺序,完全背包,类似于求排列数,先背包后物品
//打印dp数组
vectordp(amount+1,INT_MAX);
dp[0] = 0;
for(int j = 0;j<=amount;j++)
{
for(int i = 0;i=0&&dp[j-coins[i]]!=INT_MAX)
{
dp[j] = min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);
}
}
}
if(dp[amount]==INT_MAX) return -1;
return dp[amount];
}
};
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
/*
dp[j] 表示和为j的完全平方数的最少数量
递推公式 dp[j] = min(dp[j],dp[j-i*i]+1);
初始化 dp[0] = 0;其他初始为 INT_MAX
遍历顺序 先遍历背包再遍历物品,从小到大
打印dp数组
*/
class Solution {
public:
int numSquares(int n) {
/*
dp[j] 表示和为j的完全平方数的最少数量
递推公式 dp[j] = min(dp[j],dp[j-i*i]+1);
初始化 dp[0] = 0;其他初始为 INT_MAX
遍历顺序 先遍历背包再遍历物品,从小到大
打印dp数组
*/
vectordp(n+1,INT_MAX);
dp[0] = 0;
for(int j = 0;j<=n;j++)
{
for(int i = 1;i*i<=j;i++)
{
if(dp[j-i*i]!=INT_MAX)
dp[j] = min(dp[j],dp[j-i*i]+1);
}
}
return dp[n];
}
};
还有很多瑕疵,还需继续坚持!