LeetCode做题笔记之动态规划
LeetCode之动态规划
时间有限只做了下面这几道:70、338、877、96、120、95、647,后续会继续更新
70:爬楼梯
先来道简单的练练手,一道经典的动态规划题目
可以采用动态规划的备忘录法,第n节楼梯的数目等于第n-1节和n-2节的和,因为第n节一定由n-1或n-2上去的。可以不使用递归而使用简单的for循环实现:
这道题的难点在于想到第n节的数目等于n-1和n-2节的数目,对于没有接触过动态规划的菜鸟来说还是有点意思的。
PS:如果数目过大超出了int类型的最大值,可以使用BigInteger类
338:比特位计数
这道题也还行,对二进制数来说,一个偶数的最后一位一定是0,基于这个原理可以得出下面的代码:
然而~~大佬们总是有强大的方法,我那if else用一行代码就搞定了:arr[i] = arr[i >> 1] + (i & 1)
,右移倒也还好,这个i & 1
用的就简直了,佩服佩服。
话说这和动态规划没什么关系吧?可我是专门挑的动态规划的题做的欸
877:石子游戏
感觉这题出的不太好,因为我想看到的是你的算法比我的算法厉害,而不是你直接给我说先手必赢,因为我完全没有往这方面考虑过(估计大佬能想出来吧)。先手必赢的原因是先手可以决定拿所有的偶数堆还是奇数堆,而对偶数堆和奇数堆两个一定有一个是数目比较多的(总数为奇数)
最开始我觉得比较一下前后的的大小直接挑大的就行,但是对于[3,2,10,4]这样的排列先手会得7分而后手得12分,这显然是错误的。
这一题的思路是以局部最优解得出整体最优解,典型的动态规划
对于二维数组results[i][j]
:
第一个for循环计算的是绿色的方块,第二个for循环计算蓝色的方块,第三个填充右上的白色的方块
最后只要看右上角的值是否大于0即可。
96:不同的二叉搜索树
这一道题的难点在于找出节点增加时二叉搜索树种类如何增加。
首先,新增加的节点默认是最大的(不然没什么意义),对于n+1个节点的树来说,有C(n+1) = C0 * Cn + C1 * C(n-1) + ... + C(n-1) * C1 + Cn * C0
其中C0 = 1, C1 = 1
解释:对于第n+1个节点的树来说,C0 * Cn
对应以最小节点为根节点,左节点为0个,右节点为n个;C1 * C(n-1)
对应以倒数第二小的为根节点,左边1个节点,右边n-1个节点......直到第n+1个节点为子节点。这样的话代码就很容易写出来了。
话说这道题根本和动态规划没多大关系啊,完全是在计算CatAlan数。。。
120:三角形最小路径和
这一题和第877题比较像,可以把三角形斜向左上,就像这样:
解法也和877比较像:
然后再新建个一样的二维数组记录由该点到底部所需的最小和。
95:不同的二叉搜索树2
这一题是第96题的增强题,不仅要求求出多少个,还要求出每个什么样子。这一题其实最开始没解出来,看了答案之后才动了怎么做,原来是通过暴力递归(貌似也只能这么做了),题目做多了之后下意识地觉得肯定不是暴力解,总想着找一种更省力的方法,然而有时候就是会陷入其中。
647:回文子串
最开始看到这一题时想到了第五题:最长回文子串,然后想到了Manacher(马拉车)算法,马拉车的数组P[]既然可以求出最长回文子串,那么就能求出回文子串的个数:
结果一看评论全都是用的两边扫描……我就纳闷了,做第五题的时候都在马拉车,就我两边扫描,结果到这题了都是两边扫描就我马拉车,难道我思维比较奇葩?
贴个中心扫描的答案:
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