leetcode上的一些动态规划

70-爬楼梯

思路：该问题可以理解为经典的“斐波那契数列”问题，但这里需要用动规实现，递归会超时

class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        vector<int> memo(n+1,-1);
        
        memo[0]=memo[1]=1;
        for (int i=2;i<=n;i++)
            memo[i]=memo[i-1]+memo[i-2];
        return memo[n];
    }
};

120-三角形最小路径和

思路：可以考虑从三角形的最后一行作为更新的数组，然后逐步向上遍历出最小的元素放在第一位，第一位即为所求。

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

64-最小路径和

 思路：基础动规，比较上面[i-1][j]和左边[i][j-1]的大小，然后当前值相加最小值，求和

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        if(grid.empty()||grid[0].empty()) return 0;
        
        for(int i=0;i<grid.size();i++){
            for(int j=0;j<grid[0].size();j++){
                if(i==0&&j==0) continue;
                if(i==0) grid[0][j]+=grid[0][j-1];
                else if(j==0) grid[i][0]+=grid[i-1][0];
                else grid[i][j]+=min(grid[i-1][j],grid[i][j-1]);
            }
        }
        return grid.back().back();
    }
};

343-整数拆分

思路：用一个一维数组存储拆分后的乘积，动态规划遍历拆分的2个数的最大乘积。

279-完全平方数

思路：动规过程中，dp的下标i从0循环到n，j从1循环到 i+j*j <= n 的位置，然后每次更新 dp[i+j*j] 的值，动态更新 dp 数组

class Solution {
public:
    int numSquares(int n) {
        vector<int> dp(n+1,INT_MAX);
        dp[0]=0;
        for(int i=0;i<=n;i++){
            for(int j=1;i+j*j<=n;j++){
                dp[i+j*j]=min(dp[i+j*j],dp[i]+1);
            }
        }
        return dp.back();
    }
};

91-解码方法

思路：在遍历过程中判断先判断每个数字是否为0，若是则将dp[i]赋为0，否则赋上dp[i-1]的值。然后观看数组是否存在。如果存在且满足前一位是1，或者和当前位一起组成的两位数不大于26，则当前dp[i]的值加上dp[i-2]的值。最终返回dp数组的最后一个值即可。

class Solution {
public:
    int numDecodings(string s) {
        if (s.empty() || s[0] == '0') return 0;
        vector<int> dp(s.size() + 1, 0);
        dp[0] = 1;
        for (int i = 1; i < dp.size(); ++i) {
            dp[i] = (s[i - 1] == '0') ? 0 : dp[i - 1];
            if (i > 1 && (s[i - 2] == '1' || (s[i - 2] == '2' && s[i - 1] <= '6'))) {
                dp[i] += dp[i - 2];
            }
        }
        return dp.back();
    }
};