代码随想录训练营Day37 | 509. 斐波那契数 | 70. 爬楼梯 | 746. 使用最小花费爬楼梯
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509. 斐波那契数Leetcode 509. 斐波那契数
题目描述
斐波那契数 (通常用 F(n)
表示)形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0
和 1
开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:
F(0) = 0,F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1
给定 n
,请计算 F(n)
。
示例 1:
输入:n = 2 输出:1 解释:F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1
示例 2:
输入:n = 3 输出:2 解释:F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2
示例 3:
输入:n = 4 输出:3 解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3
提示:
0 <= n <= 30
解题思路
使用动规五部曲,
这里要用一个一维dp数组来保存递归的结果
1.确定dp数组以及下标的含义
dp[i]的定义为:第i个数的斐波那契数值是dp[i]
2.确定递推公式
题目已经把递推公式直接给我们了:状态转移方程 dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
3.dp数组如何初始化
题目中把如何初始化也直接给我们了,如下:
dp[0] = 0;
dp[1] = 1;
4.确定遍历顺序
从递归公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];中可以看出,dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2],那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的
5.举例推导dp数组
按照这个递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2],我们来推导一下,当N为10的时候,dp数组应该是如下的数列:
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
如果代码写出来,发现结果不对,就把dp数组打印出来看看和我们推导的数列是不是一致的。
完整代码
class Solution {
public:int fib(int N) {if (N <= 1) return N;vector<int> dp(N + 1);dp[0] = 0;dp[1] = 1;for (int i = 2; i <= N; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];}return dp[N];}
};
Leetcode 70. 爬楼梯
题目描述
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?
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
解题思路
这题和上一题思路是一样的,
爬到第一层楼梯有一种方法,爬到二层楼梯有两种方法。
那么第一层楼梯再跨两步就到第三层 ,第二层楼梯再跨一步就到第三层。
完整代码
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vector<int> dp(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];}
};
还可以优化一下
class Solution {
public:int climbStairs(int n) {if (n <= 1) return n;int dp[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];}
};
Leetcode 746. 使用最小花费爬楼梯
题目描述
给你一个整数数组 cost
,其中 cost[i]
是从楼梯第 i
个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。
你可以选择从下标为 0
或下标为 1
的台阶开始爬楼梯。
请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。
示例 1:
输入:cost = [10,15,20] 输出:15 解释:你将从下标为 1 的台阶开始。 - 支付 15 ,向上爬两个台阶,到达楼梯顶部。 总花费为 15 。
示例 2:
输入:cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1] 输出:6 解释:你将从下标为 0 的台阶开始。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 2 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 4 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 6 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达下标为 7 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 9 的台阶。 - 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达楼梯顶部。 总花费为 6 。
解题思路
这题就是花费版的爬楼梯,
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]。
一定是选最小的,所以dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
3.dp数组如何初始化
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
拿示例2:cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] ,来模拟一下dp数组的状态变化
完整代码
class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {vector<int> dp(cost.size() + 1);dp[0] = 0; // 默认第一步都是不花费体力的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()];}
};