代码随想录三刷day34

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#算法 #排序算法 #数据结构 #leetcode #java

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本文介绍了如何通过动态规划解决LeetCode中的三个问题：509斐波那契数、70爬楼梯和46最小花费爬楼梯，重点讲解了确定dp数组、递推公式和初始化过程。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

前言
一、力扣509. 斐波那契数
二、力扣70. 爬楼梯
三、力扣46. 使用最小花费爬楼梯

前言

对于动态规划问题，我将拆解为如下五步曲，这五步都搞清楚了，才能说把动态规划真的掌握了！ 1确定dp数组（dp table）以及下标的含义 2确定递推公式 3dp数组如何初始化 4确定遍历顺序 5举例推导dp数组

一、力扣509. 斐波那契数

在这里插入代码片class Solution {
    public int fib(int n) {
        if(n == 0){
            return 0;
        }
        if(n == 1){
            return 1;
        }
        int[] dp = new int[n+1];
        dp[0] = 0;
        dp[1] = 1;
        for(int i = 2; i <= n; i ++){
            dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
        }
        return dp[n];
    }
}

二、力扣70. 爬楼梯

class Solution {
    public int climbStairs(int n) {
        int[] dp = new int[n+1];
        if(n == 1){
            return 1;
        }
        if(n == 2){
            return 2;
        }
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for(int i = 3; i <= n; i ++){
            dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
        }
        return dp[n];
    }
}

三、力扣46. 使用最小花费爬楼梯

class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int[] dp = new int[cost.length+1];
        for(int i = 2; i <= cost.length; i ++){
            dp[i] = Math.min(dp[i-1] + cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
        } 
        int n = cost.length;
        return dp[n];
    }
}