Algorithms—279.Perfect Squares

最新推荐文章于 2020-04-18 00:16:10 发布

corpsepiges

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本文探讨了使用动态规划解决特定问题的过程，并通过优化算法提高了效率。重点在于识别并改进了原有方法中存在的瓶颈，通过引入特定策略减少了计算时间，最终实现了311毫秒的性能提升。此外，文章还提出了在最小值处理中利用前次测试结果的策略，尽管尝试将其融入动态规划框架，但考虑到可能的复杂性并未实施。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

思路：动态规划，然后发现超时，思考了下原因，估计是每次尝试的时候都要尝试1进去，然后1显示在大树的时候不是最快的，于是换了一个测试方法，顺带优化了下算法，311ms

又想了下，关于最小值处理的时候应该带入上一次测试的平方数，下一次处理的平方数不能大于上一次处理的平方数，不过这样不利于冬天规划，所以还是算了。

public class Solution {
	Map<Integer, Integer> map=new HashMap<Integer, Integer>();
    public int numSquares(int n) {
    	if (n<4) {
			return n;
		}
        if (map.get(n)==null) {
			int s=(int) Math.sqrt(n);
			if (s*s==n) {
				return 1;
			}
			int ans=numSquares(n-s*s);
			//凭感觉处理了一下测试的最小值
			for (int i = s-1; i >=Math.max(s/2, 1); i--) {
				int t=numSquares(n-i*i);
				if (t<ans) {
					ans=t;
				}
			}
			map.put(n, 1+ans);
		}
        return map.get(n);
    }
}