【LeetCode】动态规划

最新推荐文章于 2025-05-21 20:22:23 发布
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博客围绕LeetCode中的动态规划问题展开，提及爬梯子和零钱两个具体问题，展现了动态规划在算法解题中的应用，帮助读者理解该算法在实际场景中的运用。
Leetcode-动态规划
sinat_41920065的博客
01-21 1380
文章目录八、动态规划1. 斐波那契数列2. 青蛙跳台阶问题3. 最小路径和4. 最少的硬币数目5. 股票的最大利润6. 买卖股票的最佳时机 II7. 买卖股票的最佳时机 III（多看）8. N皇后9. 岛屿数量 八、动态规划 1. 斐波那契数列 方法一：Fib(n) = Fib(n - 1) + Fib(n - 2), 可采用递归的方法，获取n的值 方法二：定义两个变量mm和nn用来表示n-1的值和n-2的值，只需要O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度即可得到n的值 2. 青蛙跳台阶问题 本质上就是斐
【Java完整版 面试必备】Leetcode Top100题目和答案-多维动态规划篇
weixin_43298211的博客
07-10 1614
由于机器人只能向下或者向右移动，所以到达每一个网格的不同路径数量等于到达它左边的网格的不同路径数量加上到达它上边的网格的不同路径数量。由于只能向下或者向右移动，到达每一个网格的最小路径和等于到达左边的网格的最小路径和与到达上边的网格的最小路径和中的较小者，再加上这个网格的值。DP数组的每一个元素dp[i][j]表示word1的前i个字符和word2的前j个字符的最小编辑距离。是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
动态规划LeetCode
Tiffany学习的博客
11-13 154
动态规划的精髓感觉始终没有掌握，只能祈求不断刷题来体会 不同路径问题 https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths/ 通过构造dp数组来实现，将第一行和第一列初始化为1，因为机器人只能向右和向下移动，然后动态规划的状态转移方程为： dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1] 知道这些就可以写出代码 class Sol...
LeetCode之动态规划
Jak的博客
08-11 646
遍历数组，i - 1加i - 2即是当前台阶的方法，全部存到相应的数组。最后result[n]就是n级台阶的方法。动态规划，数组存储每个台阶的方法。
leetcode动态规划
qq_43283527的博客
04-16 818
最优子结构 子问题最优问题可导出原问题最优决策 无后效性 重叠子问题 去冗余 空间换时间 基本步骤： 设计暴力算法，找到冗余 设计并储存状态 递归式（状态转移方程） 自底向上计算最优解（编程方式） 例题： 983. 最低票价 在一个火车旅行很受欢迎的国度，你提前一年计划了一些火车旅行。在接下来的一年里，你要旅行的日子将以一个名为 days 的数组给出。每一项是一个从 1 到 365 ...
LeetCode 动态规划
weixin_43703426的博客
04-19 220
LeetCode 动态规划 动态规划简介 动态规划特点：用于求解最优化问题。 递推、贪心、搜索、动态规划： (1) 每个阶段只有一个状态->递推； (2) 每个阶段的最优状态都是由上一个阶段的最优状态得到的->贪心； (3) 每个阶段的最优状态是由之前所有阶段的状态的组合得到的->搜索； (4) 每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到而不管之前这个状态是如...
leetcode动态规划总结-leetcode-summary-c-plus-plus:LeetCode问题总结
07-01
leetcode动态规划总结Leetcode 总结 C++ 用 C++ 编写的 LeetCode 问题摘要。 请查看更多信息。 对于 Python 版本，请检查 . 对于 Java 版本，请检查 . 带*号的题号，表示本题与原题不同。 基本数据结构 - 广度优先...
leetcode热题100.零钱兑换（动态规划）
qq_51118755的博客
07-07 1083
今天给大家分享一道动态规划的常考题，零钱兑换，很有趣的动态规划题目，希望可以对大家找工作过程中起到帮助，帮助大家拓展下思维给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例 1：输入：输出：3 解释：11 = 5 + 5 + 1示例 2：输入：coins = [2], amount = 3 输出：-1。
LeetCode 70：爬楼梯｜递归到动态规划全路径解析
最新发布
2301_79972360的博客
05-21 1317
通过 LeetCode 第 70 题“Climbing Stairs”，我们完整经历了从暴力递归到记忆化搜索，再到动态规划及空间优化的整个算法进阶路径。这道看似简单的题目，实际上蕴含了递归思想、状态转移、子问题重叠、空间压缩等一系列动态规划核心理念。掌握它，不仅有助于建立解决问题的框架思维，也为今后应对更复杂的 DP 问题打下基础。推荐进一步挑战的题目：LeetCode 198. 打家劫舍（带状态转移）LeetCode 746. 使用最小花费爬楼梯（与本题模型相近）
【LeetCode 动态规划专项】跳跃游戏（55）
weixin_37780776的博客
10-17 1835
【LeetCode 动态规划专项】跳跃游戏（55）
leetcode之动态规划
weixin_47414034的博客
06-23 2205
以爬楼梯问题为例，总结动态规划的步骤：第一步：定义dp数组（可能时一维数组，也可能是二维数组），这一步需要确定两个问题：（1）dp[i]或者dp[i][j]是什么含义（比如在爬楼梯问题中，dp[i]表示到达第i层有多少种爬法）（2）到底开多大的空间，你搞懂了第一个问题dp[i]或者dp[i][j]是什么含义，就知道到底要开多大的空间了，由于在爬楼梯问题中，dp[i]表示到达第i层有多少种爬法，你最后求的是到达第n层所需要的爬法数，所以最后要返回的是dp[n]，所以显然要开n+1大小的数组，这样才能有dp[n
leetcode-动态规划
SunYutong_1234的博客
03-02 996
动态规划有自底向上和自顶向下两种解决问题的方式。自顶向下即记忆化递归，自底向上就是递推。
LeetCode - 动态规划
weixin_39505091的博客
03-26 694
文章目录一. 动态规划 一. 动态规划 动态规划适用于最优子结构问题，即全局最优解由局部最优解决定； 它将原问题拆成多个子问题求解，与深度优先广度优先的区别是它需要保存子问题的解避免重复计算； 动态规划的关键是要找到状态转移方程； 动态规划还能进行空间压缩以节省空间。 例题70. 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？ n阶台阶的走法等于走到第n-1阶台阶的走法 + 走到第n-2阶台阶的走法，因此状态转移方程：dp[i
LeetCode—动态规划
malele4th
07-06 883
的
Leetcode——动态规划
qq_43332536的博客
09-12 581
leetcode——动态规划
leetcode 动态规划
09-15
动态规划是一种求解问题的算法思想，它适用于具有重叠子问题特性的问题。动态规划的核心思想是将一个大问题分解成若干个子问题，通过求解子问题的最优解来推导出大问题的最优解。动态规划通常使用一个表格或数组来保存子问题的解，以避免重复计算。 在LeetCode上，有很多与动态规划相关的问题。一些常见的动态规划问题包括：最长回文子串、不同路径、买卖股票的最佳时机、最大子数组和、乘积最大子数组、打家劫舍等等。这些问题都可以通过动态规划的思想进行求解，具体的解题方法会根据问题的不同而有所区别。
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