题单介绍:
精选 100 道力扣(LeetCode)上最热门的题目,适合初识算法与数据结构的新手和想要在短时间内高效提升的人,熟练掌握这 100 道题,你就已经具备了在代码世界通行的基本能力。
目录
题单介绍:
题目:64. 最小路径和 - 力扣(Leetcode)
题目的接口:
解题思路:
代码:
过过过过啦!!!!
题目:72. 编辑距离 - 力扣(Leetcode)
题目的接口:
解题思路:
代码:
过过过过啦!!!!
写在最后:
题目:64. 最小路径和 - 力扣(Leetcode)
题目的接口:
class Solution {
public:
int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
}
};
解题思路:
这道题也是简单dp,
主要思路就是:(三种情况)
1. 第一行的值就是自己的值加上左边数的值
2. 第一列的值就是自己的值加上上面数的值
3. 其它位置就是自己的值加上min(左边数的值,上面数的值)(因为是找最小值路径)
代码:
class Solution {
public:
int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
for(int i = 0; i < grid.size(); i++) {
for(int j = 0; j < grid[0].size(); j++) {
if(i == 0 && j == 0) continue; //第一行第一列就是自己本身
else if(i == 0) grid[i][j] = grid[i][j - 1] + grid[i][j]; //情况1
else if(j == 0) grid[i][j] = grid[i - 1][j] + grid[i][j]; //情况2
else grid[i][j] = min(grid[i - 1][j], grid[i][j - 1]) + grid[i][j]; //情况3
}
}
return grid[grid.size() - 1][grid[0].size() - 1];
}
};
过过过过啦!!!!
题目:72. 编辑距离 - 力扣(Leetcode)
题目的接口:
class Solution {
public:
int minDistance(string word1, string word2) {
}
};
解题思路:
这道题也是dp问题,算是不怎么基础的基础dp问题吧,
这道题的状态转移方程我也是看了很久才看明白,
具体思路是这样子的:
1. 我们将操作一个单词分成三种情况:插入、删除、替换
2. 初始化用于动态规划的二维数组,将第一行作为插入操作,第一列作为删除操作初始化其操作数
3. 三种操作分别对应上,左,左上。(左上对应的是替换操作)
然后我们列出状态转移方程:(因为要求的是最小的步数)
1. 如果单词需要操作,找出三种操作中最小一步 + 1次操作
2. 如果单词不需要操作,就不操作(返回之前的样子)
代码如下:
代码:
class Solution {
public:
int minDistance(string word1, string word2) {
// +1 是未了在单词为空的时候,也能创建出空间
vector<vector<int>> dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1, 0));
//将第一行和第一列初始化
for(int i = 0; i < dp.size(); i++) dp[i][0] = i;
for(int i = 0; i < dp[0].size(); i++) dp[0][i] = i;
//动态规划
for(int i = 1; i < dp.size(); i++) {
for(int j = 1; j < dp[0].size(); j++) {
//找出三种操作中最小一步 + 1次操作
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])) + 1;
if(word1[i - 1] == word2[j - 1]) {
//如果单词不需要操作,就不操作(返回之前的样子)
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
}
}
}
//.back()是返回数组最后一个元素
return dp.back().back();
}
};
过过过过啦!!!!
写在最后:
以上就是本篇文章的内容了,感谢你的阅读。
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