前言
此篇为动态规划的初阶篇,所以比较简单,适合刚入门的新手学,如果你已经入门了,就无需看这了,以后我会持续更新关于动态规划的文章的
一、斐波那契数
1.题目介绍
509. 斐波那契数
2.思路
1.确定初始状态
f[0]=0,f[1]=1;
- 确定状态
我们所需要求的是f[n]
2.确定状态转移方程文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-417239.html
f[n]是由从f[n-1]和f[n-2]转换来的
3.代码
int fib(int n){
int f[35];
f[0]=0;
f[1]=1;
for(int i=2;i<=n;i++)
{
f[i]=f[i-1]+f[i-2];
}
return f[n];
}
二、爬楼梯
1.题目介绍
爬楼梯
2.思路
其实与上面的斐波那契数的题是差不多的,就是需要改变以下思维
设f[n]为到达n层所有的方法
1.确定初始状态
从0层到一层,只能跨一步到第一层,即f[1]=1,从0层到第二层可以跨两个一步或者直接跨2步到第二层,即f[2]=2;
- 确定状态
我们所需要求的是f[n]
2.确定状态转移方程
要想到达f[n],有两种方法可以到达,从f[n-1]向上跨一步或者从f[n-2]向上跨两步,所以到达f[n]的方法是到f[n-1]和到f[n-2]的方法的和
3.代码
int climbStairs(int n){
int f[50]={0};
f[1]=1;
f[2]=2;
for(int i=3;i<=n;i++)
{
f[i]=f[i-1]+f[i-2];
}
return f[n];
}
三、使用最小花费爬楼梯
1.题目介绍
使用最小花费爬楼梯
2.思路
此题与上题很相似,但此题不是求方法,而是求最低的花费,同样只需要将思维转换一下就行了
设f[n]为到达n层的最低花费
1.确定初始状态
本题说可以从0层和一层开始,但是要想最低花费,肯定从1层开始嘛,所以f[0]=0;
初始在0层,所以f[1]=0;
- 确定状态
我们所需要求的是f[n]
2.确定状态转移方程
要想到达f[n]花费最小,有两种方法可以到达,所以有两种花费,比较f[n-1]向上跨一步加上跨一步的花费和从f[n-2]向上跨两步加上跨两步的花费,去最低者,即使f[n]的最低花费
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-417239.html
3.代码
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
int f[10000]={0};
f[0]=0;
f[1]=0;
int size=cost.size();
for(int i=2;i<=size;i++)
{
f[i]=min(f[i-1]+cost[i-1],f[i-2]+cost[i-2]);
}
return f[size];
}
};
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