文章目录
- 1.三步问题
- 1.题目连接
- 2.算法原理讲解&&代码实现
- 2.最小花费爬楼梯
- 1.题目连接
- 2.算法原理讲解&&代码实现
- 3.解码方法
- 1.题目连接
- 2.算法原理讲解&&代码实现
1.三步问题
1.题目连接
- 三步问题
2.算法原理讲解&&代码实现
- 动态规划–线性dp
-
线性表示:
dp[i]
:到达第i级台阶一共有多少种选择。
-
状态转移方程
dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]
-
class Solution {
public:int waysToStep(int n) {if(n==1||n==2)return n;if(n==3) return 4;vector<int> dp(n);for(int i=4;i<=n;i++){dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3];}return dp[n];}
};
2.最小花费爬楼梯
1.题目连接
- 最小花费爬楼梯
2.算法原理讲解&&代码实现
方法1
- 动态规划–线性dp
-
线性表示:
dp[i]
:到达第i级台阶需要花费多少钱。
-
状态转移方程
dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2])
-
class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {int n=cost.size();if(n==1||n==0) return 0;vector<int> dp(n+1);dp[0]=0;dp[1]=0;for(int i=2;i<=n;i++){dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);}return dp[n];}
};
方法2
- 动态规划–线性dp
-
线性表示:
dp[i]
:从i级台阶出发,爬到顶需要花费多少钱。
-
状态转移方程
dp[i]=min(dp[i+1]+cost[i],dp[i+2]+cost[i])
-
class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {int n=cost.size();if(n==0||n==1) return 0;vector<int> dp(n);dp[n-1]=cost[n-1];dp[n-2]=cost[n-2];for(int i=n-3;i>=0;i--){dp[i]=min(dp[i+1]+cost[i],dp[i+2]+cost[i]);}return dp[0]>dp[1]?dp[1]:dp[0];}
};
3.解码方法
1.题目连接
- 解码方法
2.算法原理讲解&&代码实现
- 动态规划–线性dp
-
线性表示:
dp[i]
:到达第i个字符一共有多少种解码方式。
-
状态转移方程
dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]
-
class Solution {
public:int numDecodings(string s) {int n=sizeof(s);vector<int> dp(n);dp[0]=s[0]=!'0';if(n==1) return dp[0];if(s[1]!='0'&&s[1]!='0') dp[1]+=1;int ret=(s[0]-'0')*10+(s[1]-'0');if(ret>=10&&ret<=26) dp[1]+=1;for(int i=2;i<n;i++){if(s[i]!='0') dp[i]+=dp[i-1];int re=(s[i-1]-'0')*10+(s[i]-'0');if(re>=10&&re<=26) dp[i]+=dp[i-2];}return dp[n-1];}
};