您现在的位置是:首页 >技术杂谈 >代码随想录算法训练营第三十一天 | 动态规划 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯网站首页技术杂谈
代码随想录算法训练营第三十一天 | 动态规划 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯
简介代码随想录算法训练营第三十一天 | 动态规划 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯
509. 斐波那契数
最经典的动态规划题,先确定转移方程,题目直接给出了。设f[i]为前i项的斐波那契数,这里a为f[i-2],b为f[i-1],c为f[i]。没用数组是因为超时,所以用了局部变量保存在寄存器节省开销。
class Solution {
public:
int fib(int n) {
if(n == 0) return 0;
int a = 0, b = 1, c = 1;
for(int i = 2; i <= n; ++i) {
c = b + a;
a = b;
b = c;
}
return c;
}
};
70. 爬楼梯
先考虑转移方程,设走到第i阶楼梯有f[i]种方法,一次能走1格或2格楼梯,所以f[i] = f[i-1] + f[i-2],和费波纳列数类似,也用了局部变量取代数组。
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
if(n == 1) return 1;
int a = 1, b = 1, c = 2;
for(int i = 2; i <= n; ++i) {
//f[i] = f[i-1] + f[i-2];
c = a + b;
a = b;
b = c;
}
return c;
}
};
746. 使用最小花费爬楼梯
f[i]表示爬到第i层的最小花费。转移方程:f[i] = min(f[i-1] + cost[i-1], f[i-2] + cost[i-2])。初值确定:f[0] = f[1] = 0。
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
vector<int> f(cost.size() + 1, 0);
for(int i = 2; i <= cost.size(); ++i) {
f[i] = min(f[i-1] + cost[i-1], f[i-2] + cost[i-2]);
}
return f[cost.size()];
}
};
风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。





QT多线程的5种用法,通过使用线程解决UI主界面的耗时操作代码,防止界面卡死。...
U8W/U8W-Mini使用与常见问题解决
stm32使用HAL库配置串口中断收发数据(保姆级教程)
分享几个国内免费的ChatGPT镜像网址(亲测有效)
Allegro16.6差分等长设置及走线总结