343. 整数拆分 - 力扣(LeetCode)
思路:
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使用动态规划
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-
确定dp数组以及下标的含义
- dp[i]的定义为:拆分数字
i
能得到的最大乘积
- dp[i]的定义为:拆分数字
-
确定递推公式
- 状态转移方程为
dp[i] = max(dp[i], max(j * (i - j), j * dp[i - j]));
- 状态转移方程为
-
dp数组如何初始化
dp[2] = 1; // dp[0] 和 dp[1]无关紧要,不需要初始化 // 实际意义上来说,0和1也不能被拆分
-
确定遍历顺序
for(int i = 3; i <= n; ++i) { for(int j = 1; j <= i / 2; ++j) { dp[i] = max(dp[i], max(j * (i - j), j * dp[i - j])); } }
-
我的AC代码
动态规划
// 时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(n)
class Solution {
public:
int integerBreak(int n) {
vector<int> dp(n + 1, 0);
dp[2] = 1;
for(int i = 3; i <= n; ++i) {
for(int j = 1; j <= i / 2; ++j) {
dp[i] = max(dp[i], max(j * (i - j), j * dp[i - j]));
}
}
return dp[n];
}
};
标准答案
动态规划
// 时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(n)
class Solution {
public:
int integerBreak(int n) {
vector<int> dp(n + 1);
dp[2] = 1;
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}
return dp[n];
}
};
贪心
// 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1)
// 本题也可以用贪心,采用数学结论
// 每次拆成n个3,最后一次的时候会
// 剩下小于等于4的数,最后还要乘上这个数
class Solution {
public:
int integerBreak(int n) {
if (n == 2) return 1;
if (n == 3) return 2;
if (n == 4) return 4;
int result = 1;
while (n > 4) {
result *= 3;
n -= 3;
}
result *= n;
return result;
}
};
96. 不同的二叉搜索树 - 力扣(LeetCode)
思路:
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使用动态规划
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确定dp数组以及下标的含义
- dp[i]的定义为:由1到i作为头结点的二叉搜索树的数量和,也可以理解为i个节点能构成的二叉搜索树总和
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确定递推公式
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状态转移方程为
for(int j = 1; j <= i; ++j) { dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]; } // 可以理解为由1到i轮流做头结点 // i个节点能构成的二叉搜索树总和 // 就是这i个节点轮流做头结点构成的二叉搜索树总和 // 而每个节点做头结点时的数量 // 则等于dp[左边子树节点个数]与dp[右子树节点个数]的乘积
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dp数组如何初始化
dp[0] = 1 // 0个节点也能勉强认为是一个二叉搜索树 // 主要是为了后面乘起来不变成0
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确定遍历顺序
- 从前往后
-
我的AC代码
// 时间复杂度O(n ^ 2),空间复杂度O(n)
class Solution {
public:
int numTrees(int n) {
vector<int> dp(n + 1, 0);
dp[0] = 1;
for(int i = 1; i <= n; ++i) {
for(int j = 1; j <= i; ++j) {
dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
}
}
return dp[n];
}
};
标准答案
// 时间复杂度O(n ^ 2),空间复杂度O(n)
class Solution {
public:
int numTrees(int n) {
vector<int> dp(n + 1);
dp[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
}
}
return dp[n];
}
};
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