57. 爬楼梯(第八期模拟笔试) (kamacoder.com)
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬至多m (1 <= m < n)个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
注意:给定 n 是一个正整数。
输入描述:输入共一行,包含两个正整数,分别表示n, m
输出描述:输出一个整数,表示爬到楼顶的方法数。
输入示例:3 2
输出示例:3
提示:
当 m = 2,n = 3 时,n = 3 这表示一共有三个台阶,m = 2 代表你每次可以爬一个台阶或者两个台阶。
此时你有三种方法可以爬到楼顶。
- 1 阶 + 1 阶 + 1 阶段
- 1 阶 + 2 阶
- 2 阶 + 1 阶
动规五部曲分析如下:
1、确定dp数组以及下标的含义:dp[i]:爬到i个台阶的楼顶,有dp[i] 种方法;
2、确定递推公式:本题的dp[i]有好几种来源,dp[i-1]、dp[i-2]、dp[i-3]等,所以递推公式为:
dp[i]+=dp[i-j]
3、dp数组如何初始化:dp[0]=1, 如果dp[0]=0的话,其他值就也没有结果了
4、确定遍历顺序:背包问题是一个求排列的问题,target放在外循环,nums放在内循环;
5、举例推导dp数组:
综合代码:
- import java.util.Scanner;
- class climbStairs{
- public static void main(String [] args){
- Scanner sc = new Scanner(System.in);
- int m, n;
- while (sc.hasNextInt()) {
- // 从键盘输入参数,中间用空格隔开
- n = sc.nextInt();
- m = sc.nextInt();
-
- // 求排列问题,先遍历背包再遍历物品
- int[] dp = new int[n + 1];
- dp[0] = 1;
- for (int j = 1; j <= n; j++) {
- for (int i = 1; i <= m; i++) {
- if (j - i >= 0) dp[j] += dp[j - i];
- }
- }
- System.out.println(dp[n]);
- }
- }
- }
动态规划之完全背包,装满背包最少的物品件数是多少?| LeetCode:322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili
给你一个整数数组
coins
,表示不同面额的硬币;以及一个整数amount
,表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回
-1
。你可以认为每种硬币的数量是无限的。
示例 1:
输入:coins =[1, 2, 5], amount =11 输出:3 解释:11 = 5 + 5 + 1示例 2:
输入:coins =[2], amount =3 输出:-1示例 3:
输入:coins = [1], amount = 0 输出:0提示:
1 <= coins.length <= 12
1 <= coins[i] <= 231 - 1
0 <= amount <= 104
动规五部曲:
1、确定dp数组以及下标的含义:dp[j] : 凑足总额为j所需钱币的最少个数为dp[j];
2、确定递推公式:dp[j] = min(dp[j-coin[i]], dp[j])
3、dp数组如何初始化:凑足总金额为0所需钱币个数一定为0,所以dp[0] = 0;
4、确定遍历顺序:本题求钱币的最小个数,钱币有顺序或者没有顺序都可以,不影响钱币的最小个数,所以本题不强调是组合还是排列。
5、举例推导dp数组:
综合代码:
- class Solution {
- public int coinChange(int[] coins, int amount) {
- int max = Integer.MAX_VALUE; // 定义一个最大值,用于表示无法达到的情况
- int[] dp = new int[amount + 1]; // 创建一个数组,存储达到各个金额所需的最小硬币数量
- // 初始化dp数组为最大值
- for (int j = 0; j < dp.length; j++) {
- dp[j] = max;
- }
- // 当金额为0时需要的硬币数目为0
- dp[0] = 0;
- for (int i = 0; i < coins.length; i++) { // 遍历硬币数组
- // 正序遍历:完全背包每个硬币可以选择多次
- for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历金额
- // 只有dp[j-coins[i]]不是初始最大值时,该位才有选择的必要
- if (dp[j - coins[i]] != max) {
- // 选择硬币数目最小的情况
- dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1);
- }
- }
- }
- return dp[amount] == max ? -1 : dp[amount]; // 返回最终结果,如果无法达到目标金额,则返回-1
- }
- }