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  • LeetCode :腾讯秋招之动态规划

    https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/tencent/226/dynamic-programming/

     爬楼梯

    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 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

    注意:给定 n 是一个正整数。

    示例 1:

    输入: 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: 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
    

    斐波那契数列

    int climbStairs(int n) {
        int i;
        int ans[n+2];
        ans[1]=1;
        ans[2]=2;
        for(i=3;i<=n;i++)
        	ans[i]=ans[i-1]+ans[i-2];
        return ans[n];
    }

     最大子序和

    给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。

    示例:

    输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
    输出: 6
    解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。
    

    一次遍历,把前面的数加起来如果小于该位置的数,从这个数开始再往下加。

    https://blog.csdn.net/qq_41505957/article/details/79858253

    int maxSubArray(int* nums, int numsSize) {
        int dp[numsSize+20];
        int i;
        int max=nums[0];
        for(i=0;i<numsSize;i++)
        	dp[i]=0;
        if(nums[0]>0)
        	dp[0]=nums[0];
        	
        for(i=1;i<numsSize;i++)
        {
        	if(nums[i]+dp[i-1]>nums[i])
        		dp[i]=nums[i]+dp[i-1];
        	else
        		dp[i]=nums[i];
        	if(dp[i]>max)
        		max=dp[i];
    	}
    	return max;
    }

     

     买卖股票的最佳时机

    给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

    如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

    注意你不能在买入股票前卖出股票。

    示例 1:

    输入: [7,1,5,3,6,4]
    输出: 5
    解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出,最大利润 = 6-1 = 5 。
         注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。
    

    示例 2:

    输入: [7,6,4,3,1]
    输出: 0
    解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
    

     找出每个数后面的数减这个数的最大值,再找出所有的的最大值最大。

    int maxProfit(int* prices, int pricesSize) {
        int i,j,max=0;
    	for(i=0;i<pricesSize;i++)
    		for(j=i+1;j<pricesSize;j++)
    			if(prices[j]-prices[i]>max)
    				max=prices[j]-prices[i];
    	return max; 
    }

     

     买卖股票的最佳时机 II

    给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

    设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。

    注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。

    示例 1:

    输入: [7,1,5,3,6,4]
    输出: 7
    解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
         随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
    

    示例 2:

    输入: [1,2,3,4,5]
    输出: 4
    解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
         注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。
         因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
    

    示例 3:

    输入: [7,6,4,3,1]
    输出: 0
    解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

    如果一个数大于它前面的一个数就可以在前一天买,在该天卖出,可以获得最大利益。

    int maxProfit(int* prices, int pricesSize) {
        int i,sum=0;
        for(i=1;i<pricesSize;i++)
        	if(prices[i]>prices[i-1])
        		sum+=prices[i]-prices[i-1];
        return sum;
    }

     

    不同路径

    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?

    例如,上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径?

    说明:m 和 n 的值均不超过 100。

    示例 1:

    输入: m = 3, n = 2
    输出: 3
    解释:
    从左上角开始,总共有 3 条路径可以到达右下角。
    1. 向右 -> 向右 -> 向下
    2. 向右 -> 向下 -> 向右
    3. 向下 -> 向右 -> 向右
    

    示例 2:

    输入: m = 7, n = 3
    输出: 28

    每个位置 能够到达的路径等于它左边和上面格子的路径和

    int uniquePaths(int m, int n) {
        int dp[120][120]; 
        int i,j;
        dp[0][1]=1;
        for(i=1;i<=m;i++)
        	for(j=1;j<=n;j++)
        			dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];
    	return dp[m][n];
    }
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