咕噜咕噜

题目： 代码： class Solution: def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int: # 比如是只有两个硬币面值，并且两个硬币的数量是无限的，当无限取硬币时，转移方程：pro[n] += proi[n-coin[i]] 为什么是+=, 因为比如你使用面值为1时的组合方案在计算使用面值为2的方案时，应该是初始值； # 时间复杂度：O(amount*coins_n) .

class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: # 子问题：sub(n) = sub(n-1) + sub(n-2) # 初始状态：dp[1] = 1， dp[2]=2 # 状态转移方程：dp[n] = dp(n-1) + dp(n-2) # # 法一用字典存储，空间复杂度是O(n),时间复杂度也是O(n) # dp = {} # dp.

题目： 思路+代码： 举例： 序号递推关系： 思路： 约瑟夫环，首先理解，最终留下的数字在每轮删掉一个数剩下数组中都存在，只是索引不同； 然后知道只剩一个数时索引一定为0，比如 F(8,3) 可以由 F(7,3)推出； f(n,m) = (f(n-1, m) + m) % n class Solution: # 思路： # 约瑟夫环，首先理解，最终留下的数字在每轮删掉一个数剩下数组中都存在，只是索引不同； # 然后知道只剩一个数时索引一定为0，比如 F(8,3) 可

题目： 思路+代码： 思路： 动态规划，总可能出现情况6n 初始状态：n=1, 1,2,3,4,5,6;六种情况 转移方程：第n次掷色子后的s值，F(n,s) = F(n-1,s-1)+F(n-1,s-2)+F(n-1,s-3)+F(n-1,s-4)+F(n-1,s-5)+F(n-1,s-6); 返回：第n次后，出现各值得情况次数 * 1/(6n) 时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(n2); 初始化一个n*(6n)的0数组 class Solution: def twoSum(self, n