代码随想录-算法训练营day38【动态规划01:理论基础、斐波那契数、爬楼梯、使用最小花费爬楼梯】

代码随想录-035期-算法训练营【博客笔记汇总表】-CSDN博客

第九章 动态规划part01

● 理论基础 
● 509. 斐波那契数 
● 70. 爬楼梯 
● 746. 使用最小花费爬楼梯 

 详细布置 

今天正式开始动态规划!

 理论基础 

无论大家之前对动态规划学到什么程度,一定要先看 我讲的 动态规划理论基础。 

如果没做过动态规划的题目,看我讲的理论基础,会有感觉 是不是简单题想复杂了? 

其实并没有,我讲的理论基础内容,在动规章节所有题目都有运用,所以很重要!  

如果做过动态规划题目的录友,看我的理论基础 就会感同身受了。

https://programmercarl.com/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 
视频:https://www.bilibili.com/video/BV13Q4y197Wg  

 509. 斐波那契数 

很简单的动规入门题,但简单题使用来掌握方法论的,还是要有动规五部曲来分析。

https://programmercarl.com/0509.%E6%96%90%E6%B3%A2%E9%82%A3%E5%A5%91%E6%95%B0.html  
视频:https://www.bilibili.com/video/BV1f5411K7mo  

 70. 爬楼梯   

本题大家先自己想一想, 之后会发现,和 斐波那契数 有点关系。

https://programmercarl.com/0070.%E7%88%AC%E6%A5%BC%E6%A2%AF.html  
视频:https://www.bilibili.com/video/BV17h411h7UH  

 746. 使用最小花费爬楼梯 

这道题目力扣改了题目描述了,现在的题目描述清晰很多,相当于明确说 第一步是不用花费的。 

更改题目描述之后,相当于是 文章中 「拓展」的解法 

https://programmercarl.com/0746.%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%9C%80%E5%B0%8F%E8%8A%B1%E8%B4%B9%E7%88%AC%E6%A5%BC%E6%A2%AF.html   
视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV16G411c7yZ 

目录

理论基础

0509_斐波那契数

0070_爬楼梯

0746_使用最小花费爬楼梯


理论基础

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。

对于动态规划问题,将其拆解为如下五步曲,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

0509_斐波那契数

package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._10_dynamicProgramming;

public class _0509_斐波那契数 {
}

class Solution0509 {
    public int fib(int n) {
        /**
         * F(0) = 0,F(1) = 1
         * F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1
         */
        if (n == 0) {
            return 0;
        }
        if (n == 1) {
            return 1;
        }
        return fib(n - 1) + fib(n - 2);
        //if (N < 2) return N;
        //return fib(N - 1) + fib(N - 2);
    }
}

class Solution0509_2 {
    public int fib(int n) {
        if (n < 2) return n;
        int a = 0, b = 1, c = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            c = a + b;
            a = b;
            b = c;
        }
        return c;
    }

    public int fib2(int n) {//非压缩状态的版本
        if (n <= 1) return n;
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[0] = 0;
        dp[1] = 1;
        for (int index = 2; index <= n; index++) {
            dp[index] = dp[index - 1] + dp[index - 2];
        }
        return dp[n];
    }
}

0070_爬楼梯

package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._10_dynamicProgramming;

public class _0070_爬楼梯 {
}

class Solution {
    public int climbStairs(int n) {
        if (n <= 1) return n;//因为下面直接对dp[2]操作了,防止空指针
        int dp[] = new int[n + 1];
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for (int i = 3; i <= n; i++) {//注意i是从3开始的
            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
        }
        return dp[n];
    }

    public int climbStairs2(int n) {//常规方式
        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];
    }

    public int climbStairs3(int n) {
        if (n <= 1) return n;
        int dp[] = new int[3];
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for (int i = 3; i <= n; i++) {
            int sum = dp[1] + dp[2];
            dp[1] = dp[2];
            dp[2] = sum;
        }
        return dp[2];
    }

    public int climbStairs4(int n) {//用变量记录代替数组
        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;
    }
}

0746_使用最小花费爬楼梯

package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._10_dynamicProgramming;

public class _0746_使用最小花费爬楼梯 {
}

class Solution0746 {
    //方式一:第一步不支付费用
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int len = cost.length;
        int[] dp = new int[len + 1];

        //从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始,因此支付费用为0
        dp[0] = 0;
        dp[1] = 0;

        //计算到达每一层台阶的最小费用
        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];
    }

    //方式二:第一步支付费用
    public int minCostClimbingStairs2(int[] cost) {
        int[] dp = new int[cost.length];
        dp[0] = cost[0];
        dp[1] = cost[1];
        for (int i = 2; i < cost.length; i++) {
            dp[i] = Math.min(dp[i - 1], dp[i - 2]) + cost[i];
        }
        //最后一步,如果是由倒数第二步爬,则最后一步的体力花费可以不用算
        return Math.min(dp[cost.length - 1], dp[cost.length - 2]);
    }

    //状态压缩,使用三个变量来代替数组
    public int minCostClimbingStairs3(int[] cost) {
        //以下三个变量分别表示前两个台阶的最少费用、前一个的、当前的。
        int beforeTwoCost = 0, beforeOneCost = 0, currentCost = 0;
        //前两个台阶不需要费用就能上到,因此从下标2开始;因为最后一个台阶需要跨越,所以需要遍历到cost.length
        for (int i = 2; i <= cost.length; i++) {
            //此处遍历的是cost[i - 1],不会越界
            currentCost = Math.min(beforeOneCost + cost[i - 1], beforeTwoCost + cost[i - 2]);
            beforeTwoCost = beforeOneCost;
            beforeOneCost = currentCost;
        }
        return currentCost;
    }
}

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