• 算法训练(leetcode)第二十八天 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯


    509. 斐波那契数

    leetcode题目地址

    递归

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

    // c++
    class Solution {
    public:
        int fib(int n) {
            if(n<2) return n;
            return fib(n-1) + fib(n-2); 
        }
    };
    

    循环

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)

    //c++
    class Solution {
    public:
        int fib(int n) {
            if(n<2) return n;
            int a=0, b=1;
            for(int i=2; i<=n; i++){
                swap(a, b);
                b += a;
            }
            return b;
        }
    };
    

    动态规划

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

    // c++
    class Solution {
    public:
        int fib(int n) {
            if(n<2) return n;
            vector<int> dp(n+1, 0);
            dp[1]=1;
            for(int i=2; i<=n; i++){
                dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]; 
            }
            return dp[n];
        }
    };
    

    70. 爬楼梯

    leetcode题目地址

    本质上还是斐波那契数列。用递归会在45处时间超限。

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)

    // c++
    class Solution {
    public:
        int climbStairs(int n) {
            if(n<=2) return n;
            int a=1, b=2;
            for(int i=3; i<=n; i++){
                swap(a,b);
                b+=a;
            }
            return b;
            
        }
    };
    

    746. 使用最小花费爬楼梯

    leetcode题目地址

    动态规划。使用dp记录到达第i个楼梯所需要花费的费用。起始位置不需要支付费用,而起始位置可以是0和1,因此0、1位置的dp值为0.从2开始计算当前位置所需的最小花费。到达第i层的费用等于到达前一步的最小花费+前一步的花费。具体来说,若前一步是爬1个台阶到达第i层,则第i层的花费为cost[i-1]+dp[i-1];若前一步是爬2个台阶到达第i层,则第i层的花费为cost[i-2]+dp[i-2]。

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

    // c++
    class Solution {
    public:
        
        int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
            
            vector<int> dp(cost.size()+1, 0);
            for(int i=2; i<=cost.size(); i++){
                dp[i] = min(cost[i-1]+dp[i-1], cost[i-2]+dp[i-2]);
            }
            return dp[cost.size()];
        }
    };
    

    优化空间:上面的代码中起始每次都是只操作前面两个空间,因此只使用两个变量来计算既可。

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)

    //c++
    class Solution {
    public:
        
        int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
            
            int a=0, b=0;
            for(int i=2; i<=cost.size(); i++){
                int mincost = min(cost[i-1]+b, cost[i-2]+a);
                a = b;
                b = mincost;
            }
            return b;
        }
    };
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43872997/article/details/140360267