牛客题解 | 矩形覆盖

矩形覆盖等算法题的解题方法

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题目的主要信息:
  • 可以用 2 ∗ 1 2*1 21的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形
  • 若用n个 2 ∗ 1 2*1 21的小矩形无重叠地覆盖一个 2*n 的大矩形,从同一个方向看总共有多少种不同的方法
  • 注意:约定 n == 0 时,输出 0
举一反三:

JZ69. 跳台阶

JZ10. 斐波那契数列

JZ71. 跳台阶扩展问题

方法一:递归(推荐使用)

知识点:递归:

递归是一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。因此递归过程,最重要的就是查看能不能讲原本的问题分解为更小的子问题,这是使用递归的关键。

思路:

首先如果n=0,则只有0种;

如果n=1,也只有1种;

如果n=2,有横竖2种情况:

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

如果n=3,有3种情况:
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

而如果n=4,有5种情况:
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

由规律发现, 2 ∗ n 2*n 2n的矩形的情况数为 f ( n ) = f ( n − 1 ) + f ( n − 2 ) f(n)=f(n-1)+f(n-2) f(n)=f(n1)+f(n2),即这就是一个斐波那契数列,按照斐波那契数列的解法来即可,需要注意不同点在于n小于等于2时,都只有n种。

具体做法:

  • step 1:约定n等于0时输出0,当n等于1时,只有一种矩形。
  • step 2:其他情况根据公式 f ( n ) = f ( n − 1 ) + f ( n − 2 ) f(n)=f(n-1)+f(n-2) f(n)=f(n1)+f(n2),将两个子问题的结果相加。
  • step 3:Python版本为了防止超时,需要用数组记录递归中的结果,便于直接使用。

Java实现代码:

public class Solution {
   
   
    public int rectCover(int target) {
   
   
        //约定 n == 0 时,输出 0, 1时也只有一种
        if(target <= 2) 
            return target;
        //f(n-1)+f(n-2)
        return rectCover(target - 1) + rectCover(target - 2);
    }
}

C++实现代码:

class Solution {
   
   
public:
    int rectCover(int number) {
   
   
        //约定 n == 0 时,输出 0, 1时也只有一种
        if(number <= 2) 
            return number;
        //f(n-1)+f(n-2)
        return rectCover(number - 1) + rectCover(number - 2);
    }
};

Python实现代码:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.f = [0] * 40
    
    def rectCover(self , number: int) -> int:
        #约定 n == 0 时,输出 0, 1时也只有一种
        if number <= 2: 
            self.f[number] = number
            return number
        #f(n-1)+f(n-2)
        if self.f[number - 1] == 0:
            self.f[number - 1] =
练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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