前言🌧️
算法,对前端人来说陌生又熟悉,很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上,算法对每一个程序员来说,都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令,也就是《数据结构》里说的,「设计出数据结构,在施加以算法就行了」。
当然,学习也是有侧重点的,作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握,有些比较偏、不实用的类型和解法,只要稍做了解即可。
题目🦀
难度中等
给你一根长度为 n
的绳子,请把绳子剪成整数长度的 m
段(m、n都是整数,n>1并且m>1),每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m-1]
。请问 k[0]*k[1]*...*k[m-1]
可能的最大乘积是多少?例如,当绳子的长度是8时,我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段,此时得到的最大乘积是18。
示例 1:
输入: 2 输出: 1 解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1
示例 2:
输入: 10 输出: 36 解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36
提示:
2 <= n <= 58
解题思路🌵
- 这道题说实话,我这个脑筋真的是想了好久,身而为人,我很悲哀(sad~)
- 这道题可以采用找规律和DP动态规划来求解,动归好理解一些
dp[i]
含义:拆分数字i
,可得到最大的乘积为dp[i]
- 递推公式:对于某一个i,用j从1遍历到i-1:
(i-j)*j
表示拆分成2个数dp[i-j]*j
表示拆分成2个及以上的数- 因为j在遍历的过程中,会算出很多
dp[i]
,取三者最大的 - 所以
dp[i]
=Math.max(dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j)
- dp[i]初始化:由于每次都需要比较dp[i]的值,防止第一次比较的时候为
undifined
,一开始就初始化dp数组长度为n+1
并附上默认值 - 从前向后遍历
源码🔥
/** * @param {number} n * @return {number} */ var cuttingRope = function(n) { const dp=Array(n+1).fill(1) for(let i=2;i<=n;i++){ for(let j=1;j<=i-1;j++){ dp[i]=Math.max(dp[i],dp[i-j]*j,j*(i-j)) } } return dp[n] };
时间复杂度: O(N^2)
空间复杂度 : O(N)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」剑指Offer-14-I剪绳子⚡️
就结束了,算法这个东西没有捷径,只能多写多练,多总结,文章的目的其实很简单,就是督促自己去完成算法练习并总结和输出,菜不菜不重要,但是热爱🔥,喜欢大家能够喜欢我的短文,也希望通过文章认识更多志同道合的朋友,如果你也喜欢折腾
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