LintCode-动态规划

第一题:经典爬楼梯问题

假设你正在爬楼梯,需要n步你才能到达顶部。但每次你只能爬一步或者两步,你能有多少种不同的方法爬到楼顶部?

样例 1:
	输入:  n= 3
	输出: 3
	
	样例解释:
	1) 1, 1, 1
	2) 1, 2
	3) 2, 1
	共3种


样例 2:
	输入:  n = 1
	输出: 1
	
	解释:  
	只有一种方案
public class Solution {
    /**
     * @param n: An integer
     * @return: An integer
     */
    public int climbStairs(int n) {
        int[] dp = new int[1000];
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for(int i=3;i<=n;i++){
            dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2];
        }
        return dp[n];
    }
}

第二题: 最小路径和

给定一个只含非负整数的m*n网格,找到一条从左上角到右下角的可以使数字和最小的路径。

你在同一时间只能向下或者向右移动一步

样例 1:
	输入:  [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]
	输出: 7
	
	样例解释:
	路线为: 1 -> 3 -> 1 -> 1 -> 1。


样例 2:
	输入:  [[1,3,2]]
	输出:  6
	
	解释:  
	路线是: 1 -> 3 -> 2

补充知识:如何求二维数组行和列的值? 

int [][] arr = new int[3][4];
System.out.println(arr.length);  //打印出二维数组的行数:3
System.out.println(arr[0].length);   //打印出二维数组的列数:4

arr.length这个经常被我弄错,arr.length打印出的是二维数组的行数,而不是12!

public class Solution {
    /**
     * @param grid: a list of lists of integers
     * @return: An integer, minimizes the sum of all numbers along its path
     */
    public int minPathSum(int[][] grid) {
        if(grid==null||grid[0]==null){
            return -1;
        }
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        int[][] dp = new int[m][n];
        dp[0][0] = grid[0][0];
        for(int i=1;i<n;i++){
            dp[0][i] = 
LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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