Day39——力扣打卡(动态规划)

目录

一、746. 使用最小花费爬楼梯

题目描述

动态规划五部曲

1.确定dp数组以及下标的含义

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

整体C++代码如下

二、62.不同路径

题目描述

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。

动态规划五部曲

1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义

2.确定递推公式

3.dp数组的初始化

4.确定遍历顺序

5.举例推导dp数组

 三、63. 不同路径 II

题目描述

 整体C++代码如下


一、746. 使用最小花费爬楼梯

题目描述

数组的每个下标作为一个阶梯,第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i](下标从 0 开始)。

每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值,一旦支付了相应的体力值,你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。

请你找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时,你可以选择从下标为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。

示例 1:

输入:cost = [10, 15, 20] 输出:15 解释:最低花费是从 cost[1] 开始,然后走两步即可到阶梯顶,一共花费 15 。  示例 2:

输入:cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] 输出:6 解释:最低花费方式是从 cost[0] 开始,逐个经过那些 1 ,跳过 cost[3] ,一共花费 6 。

动态规划五部曲

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]

2.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[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2])

3.dp数组如何初始化

从 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;

4.确定遍历顺序

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

5.举例推导dp数组

整体C++代码如下

class Solution {
public:
    int minCostClimbingStairs(vector& cost) {
        vector dp(cost.size()+1);
        dp[0]=0;
        dp[1]=0;
        for(int i=2;i<=cost.size();i++){
           dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
        }
        return dp[cost.size()];
    }
};

二、62.不同路径

题目描述

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish” )。

问总共有多少条不同的路径?

示例 1:

Day39——力扣打卡(动态规划)_第1张图片

  • 输入:m = 3, n = 7
  • 输出:28

动态规划五部曲

1.确定dp数组(dp table)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。

2.确定递推公式

dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]

3.dp数组的初始化

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;

4.确定遍历顺序

这里要看一下递推公式dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1],dp[i][j]都是从其上方和左方推导而来,那么从左到右一层一层遍历就可以了。

5.举例推导dp数组

如图所示:

Day39——力扣打卡(动态规划)_第2张图片

完整C++代码如下

class Solution {
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {
        vector> dp(m, vector(n, 0));
        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];
    }
};

 三、63. 不同路径 II

题目描述

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。

现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?

Day39——力扣打卡(动态规划)_第3张图片

 

 

网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。

示例 1:

Day39——力扣打卡(动态规划)_第4张图片

  • 输入:obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
  • 输出:2 解释:
  • 3x3 网格的正中间有一个障碍物。
  • 从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径:
    1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
    2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右

 整体C++代码如下

class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector>& obstacleGrid) {
        int m=obstacleGrid.size();
        int n=obstacleGrid[0].size();
        if(obstacleGrid[m-1][n-1]==1||obstacleGrid[0][0]==1){
            return 0;
        }
        vector> dp(m,vector(n,0));
        for(int i=0;i

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