算法练习Day44|70. 爬楼梯 （进阶）● 322. 零钱兑换 ● 279.完全平方数

 1// 双指针（还不能融会贯通）
 2class Solution {
 3    public int climbStairs(int n) {
 4        // n个台阶有 dp[n] 种方法
 5        if (n <= 2) {
 6            return n;
 7        }
 8        // 双指针的感觉
 9        int step1 = 1;
10        int step2 = 2;
11        int cur = step1 + step2;
12        for (int i = 2; i < n; i++) {
13            cur = step1 + step2;
14            step1 = step2;
15            step2 = cur;
16        }
17        return cur;
18    }
19}
20
21// 动规
22class Solution {
23    public int climbStairs(int n) {
24        int[] dp = new int[n + 1];
25        int m = 2; // 物品：1、2两种台阶方式
26        dp[0] = 1;
27
28        for (int i = 1; i <= n; i++) { // 背包
29            for (int j = 1; j <= m; j++) { // 物品
30                if (i >= j){
31                    dp[i] += dp[i - j];
32                }
33            }
34        }
35        return dp[n];
36    }
37}

 1class Solution {
 2    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
 3        int max = Integer.MAX_VALUE; // 设置一个最大值，用于表示无穷大
 4        int[] dp = new int[amount + 1]; // 创建一个数组用于存储每个金额所需的最少硬币数量
 5        for (int i = 0; i < dp.length; i++) { 
 6            dp[i] = max; // 初始化数组，将每个金额的初始值设为无穷大
 7        }
 8        dp[0] = 0; // 金额为0 时， 所需的硬币数量为0
 9        for (int i = 0; i < coins.length; i++) { // 遍历物品：硬币数组 
10            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包：从当前硬币面值开始，遍历每个金额
11                if (dp[j - coins[i]] != max) { // 如果当前金额减去当前硬币值所得的金额有最优解
12                    dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1); // 更新当前金额的最优解
13                }
14            }
15        }
16        return dp[amount] == max ? -1 : dp[amount]; // 返回所需的最少硬币数量，如果无解则返回-1
17    }
18}

 1class Solution {
 2    public int numSquares(int n) {
 3        int max = Integer.MAX_VALUE;
 4        int[] dp = new int[n + 1];
 5        for (int i = 0; i <= n; i++) {
 6            dp[i] = max;
 7        }
 8        dp[0] = 0;
 9        for (int i = 1; i * i <= n; i++) {
10            for (int j = i * i; j <= n; j++) {
11                dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - i * i] + 1);
12            }
13        }
14        return dp[n];
15    }
16}