LeetCode:509. 斐波那契数
1.思路
①依据公式直接做
②递归
③动规
五部曲:确定dp数组及下标的含义;dp数组及初始化;确定dp遍历顺序;确定dp公式(根据规律来);递归推导演示;
2.代码实现
1// 利用公式推导 2class Solution { 3 public int fib(int n) { 4 if (n < 2) return n; // 前两个数值 5 int a = 0, b = 1, c = 0; 6 for (int i = 1; i < n; i++) { 7 c = a + b; // 公式 8 a = b; // 递归下去 9 b = c; 10 } 11 return c; 12 } 13} 14 15// 递归 16class Solution { 17 public int fib(int n) { 18 if (n < 2) return n; 19 return fib(n - 1) + fib(n - 2); 20 } 21} 22 23// 动规 24class Solution { 25 public int fib(int n) { 26 27 28 // 确定dp数组及下标的含义,dp[i]的定义:第i个数的斐波那契数列值是dp[i] 29 if (n < 2) { 30 return n; 31 } 32 33 // dp数组的初始化 34 int[] dp = new int[n + 1]; 35 dp[0] = 0; 36 dp[1] = 1; 37 38 // 确定递推公式 39 // 确定遍历顺序,递推公式显示从前向后遍历 40 // 举例推导dp数组 41 for (idx = 2; idx <= n; idx++) { 42 43 dp[n] = dp[n - 1] + dp[n - 2]; 44 } 45 return dp[n]; 46 } 47}
3.复杂度分析
时间复杂度:O(n).
空间复杂度:O(1).
LeetCode:70. 爬楼梯
1.思路
①确定dp[]数组以及下标的含义
dp[i]:爬到第i层楼梯,有dp[i]种方法
②确定递推公式
举例子找规律,爬一层1,爬两层2,爬三层为3,爬四层为5,爬五层为8,用来确定递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
③声明及初始化递推数组:int[] dp = new int[n + 1];注意数组大小初始化n+1才能表示dp[n],确定初始化,dp[0]、dp[1]、dp[2]
④确定遍历顺序:从前向后
⑤举例推导,确定是否符合递推公式?
2.代码实现
1// 动规 2class Solution { 3 public int climbStairs(int n) { 4 if (n <= 2) return n; 5 int[] dp = new int[n + 1]; 6 7 dp[0] = 0; 8 dp[1] = 1; 9 dp[2] = 2; 10 for (int i = 3; i <= n; i++) { 11 dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; 12 } 13 return dp[n]; 14 } 15} 16// 递归 17class Solution { 18 public int climbStairs(int n) { 19 if (n <= 2) return n; 20 21 return climbStairs(n - 1) + climbStairs(n - 2); 22 } 23}
3.复杂度分析
时间复杂度:O(n).
空间复杂度:O(n).
LeetCode:746. 使用最小花费爬楼梯
1.思路
确定dp[i]的定义,第i步需要的花费中的最小值dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
确定递推数组,注意下标及边界!int[] dp = new int[cost.length + 1];
确定初始化,根据dp[i]的定义来int[] dp = new int[cost.length + 1]; dp[0] = 0; dp[1] = 0;
2.代码实现
1class Solution { 2 public int minCostClimbingStairs(int[] cost) { 3 // 确定递推数组及初始化 4 int[] dp = new int[cost.length + 1]; 5 dp[0] = 0; 6 dp[1] = 0; 7 // 遍历顺序,从前向后 8 for (int i = 2; i <= cost.length; i++) { 9 // 递推公式 10 dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]); 11 } 12 return dp[cost.length]; 13 } 14}
3.复杂度分析
时间复杂度:O(n).
空间复杂度:O(n).