代码随想录day45

322. 零钱兑换

dfs

暴力超时,同时,我们这个因为测试样例卡的很死,我们在使用sum 加的时候出现了整数溢出,所以爆栈了

class Solution {
    int res = Integer.MAX_VALUE;
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        dfs(coins,amount,0,0);
        if(res == Integer.MAX_VALUE){
            return -1;
        }
        return res;

    }
    public void dfs(int[] coins,int amount,int sum,int count){
        if(sum > amount){
            return;
        }
        if(sum == amount){
            res = Math.min(res,count);
            return;
        }
        for(int i = 0;i < coins.length;i++){
            dfs(coins,amount,sum + coins[i],count + 1);
        }

    }
}
动态规划
class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        // 表示的是当前的最大
        if(coins.length == 0) return -1;
        int [] dp = new int[amount + 1];
        Arrays.fill(dp,amount + 1);
        dp[0] = 0;
        // 完全背包的组合问题  先背包,后重量顺序
        for(int i = 0;i < coins.length;i++){
            for(int j = coins[i];j <= amount;j++){
                dp[j] = Math.min(dp[j],dp[j - coins[i]] + 1);
            }
            // System.out.println(Arrays.toString(dp));
        }
        if(dp[amount] == amount + 1){
            return -1;
        }else{
            return dp[amount];
        }

    }
}

279. 完全平方数

class Solution {
    public int numSquares(int n) {
        int max = Integer.MAX_VALUE;
        int[] dp = new int[n + 1];
        Arrays.fill(dp,n + 1);
        dp[0] = 0;
        for(int i = 0;i <= n;i++){
            for(int j =1;j*j <= i;j++){
                dp[i] = Math.min(dp[i],dp[i - j*j] + 1);
            }
        }
        return dp[n];

    }
}
### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### 一、Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序三种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂一些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 三、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
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