目录
动态规划解题思路
动态规划的做题步骤
1. 爬楼梯
2.杨辉三角
3.买卖股票的最佳时机
动态规划解题思路
动态规划的做题步骤
1. 爬楼梯
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 1
或 2
个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
示例 1:
输入:n = 2 输出:2 解释:有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶
示例 2:
输入:n = 3 输出:3 解释:有三种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 2. 1 阶 + 2 阶 3. 2 阶 + 1 阶
提示:
1 <= n <= 45
分析:从分析来看,类似于斐波那契数列,f(0)=0,f(1)=1,f(2)=2,要用递归
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int fb(int n)
{
if(n==1) return 1;
if(n==2) return 2;
return fb(n-1)+fb(n-2);
}
main()
{
int n;
cin>>n;
cout<<fb(n);
}
2.杨辉三角
给定一个非负整数 numRows
,生成「杨辉三角」的前 numRows
行。
在「杨辉三角」中,每个数是它左上方和右上方的数的和。
示例 1:
输入: numRows = 5 输出: [[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]
示例 2:
输入: numRows = 1 输出: [[1]]
提示:
1 <= numRows <= 30
分析:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dp[10][10];
void output(int n)
{
int i,j;
for(i=1; i<=n; i++)
{
for(j=1; j<=i; j++)
{
cout<<dp[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
}
void init(int n)
{
int i;
for(i=1; i<=n; i++)
{
dp[i][i]=1;
dp[i][1]=1;
}
}
void f(int n)
{
for(int i=3; i<=n; i++)
{
for(int j=2; j<i; j++)
{
dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-1];
}
}
}
main()
{
int n;
cin>>n;
init(n);
f(n);
output(n);
}
3.买卖股票的最佳时机
121. 买卖股票的最佳时机
给定一个数组 prices
,它的第 i
个元素 prices[i]
表示一支给定股票第 i
天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回 0
。
示例 1:
输入:[7,1,5,3,6,4] 输出:5 解释:在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出,最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格;同时,你不能在买入前卖出股票。
示例 2:
输入:prices = [7,6,4,3,1] 输出:0 解释:在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
提示:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-820525.html
1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 104
分析:dp[i]表示前i天的最大利润文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820525.html
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
main()
{
int x,i,n=1;
int price[10];
int minprice=100,maxprofit=0;
while(cin>>x)
{
price[n]=x;
n++;
}
// for(i=1;i<n;i++) cout<<price[i]<<" ";
for(i=1;i<n;i++)
{
minprice=min(price[i],minprice);
maxprofit=max(maxprofit,price[i]-minprice);
}
cout<<maxprofit;
}
到了这里,关于1.20 动态规划(简单)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!