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动态规划06(leetcode322/279/139)—完全背包

2025/3/7 5:57:20 来源:https://blog.csdn.net/weixin_62372284/article/details/139953664  浏览:    关键词:动态规划06(leetcode322/279/139)—完全背包

参考资料:

https://programmercarl.com/0322.%E9%9B%B6%E9%92%B1%E5%85%91%E6%8D%A2.html

322. 零钱兑换

题目描述:

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:coins = [1, 2, 5], amount = 11输出:3解释:11 = 5 + 5 + 1

思路分析:

与顺序无关,用组合,遍历先物品后背包

求的是硬币数,所以 dp[j-coins[i]]+1;

要求最小值,所以除了dp[0]=0外,其余初始化为Integer.MAX_VALUE

代码实现:

class Solution {public int coinChange(int[] coins, int amount) {int n=coins.length;int max=Integer.MAX_VALUE;int[] dp=new int[amount+1];//dp[i]凑出i元的最小钱币个数dp[i]//初始化,为max,避免去Min时,0覆盖答案for(int i=0;i<=amount;i++){dp[i]=max;}dp[0]=0;for(int i=0;i<n;i++){//物品for(int j=coins[i];j<=amount;j++){//背包,组合if(dp[j-coins[i]]!=max){//该数值有金币才能取dp[j]=Math.min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);}}}return dp[amount]==max? -1:dp[amount];}
}

279. 完全平方数

题目描述:

给你一个整数 n ,返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。

完全平方数 是一个整数,其值等于另一个整数的平方;换句话说,其值等于一个整数自乘的积。例如,149 和 16 都是完全平方数,而 3 和 11 不是。

示例 1:

输入:n = 12输出:3 
解释:
12 = 4 + 4 + 4

思路分析:

思路与上一题基本一致。

注意,初始化dp[0]=0

代码实现:

class Solution {public int numSquares(int n) {int[] dp=new int[n+1];int max=Integer.MAX_VALUE;for(int i=0;i<=n;i++){dp[i]=max;}dp[0]=0;//!!和为0时,组合个数为0for(int i=1;i*i<=n;i++){//物品,完全平方数for(int j=i*i;j<=n;j++){//背包,组合// if(dp[j-i*i]!=max){dp[j]=Math.min(dp[j],dp[j-i*i]+1);//总能用1凑成,所以不用判断// }}}return dp[n];}
}

139. 单词拆分

题目描述:

给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true

注意:不要求字典中出现的单词全部都使用,并且字典中的单词可以重复使用。

示例 1:

输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以由 "leet" 和 "code" 拼接成。

思路分析:

与单词顺序有关,所以用排列,先背包后物品。

dp[i]:长度为i的字符串,若能用wordDict中的单词组成,dp[i]为true

代码实现:

class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {HashSet<String> set=new HashSet<>(wordDict);boolean[] dp=new boolean[s.length()+1];//dp[i]:长度为i的字符串,若能组成,则dp[i]=true;否则为falsedp[0]=true;//为了递推公式//与单词顺序有关,用排列for(int i=1;i<=s.length();i++){for(int j=0;j<i && !dp[i];j++){// !dp[i],如果dp[i]为true就是已经判断过了if(set.contains(s.substring(j,i)) && dp[j]){dp[i]=true;}}}return dp[s.length()];}
}

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