代码随想录算法训练营第四十一天| 343 整数拆分 96 不同的二叉搜索树
代码随想录算法训练营第四十一天| 343 整数拆分 96 不同的二叉搜索树
LeetCode 343 整数拆分
题目链接: 343.整数拆分
动规五部曲,分析如下:
- 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i]:分拆数字i,可以得到的最大乘积为dp[i]。
dp[i]的定义将贯彻整个解题过程,下面哪一步想不懂了,就想想dp[i]究竟表示的是啥!
- 确定递推公式
可以从1遍历j,然后有两种渠道得到dp[i].
一个是j * (i - j) 直接相乘。
一个是j * dp[i - j],相当于拆分(i - j)
递推公式:dp[i] = max({dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j});
- dp的初始化
从dp[i]的定义来说,dp[0] dp[1] 不应该初始化,也就是没有意义的数值。
拆分0和拆分1的最大乘积是多少?这是无解的。
只初始化dp[2] = 1,从dp[i]的定义来说,拆分数字2,得到的最大乘积是1
- 确定遍历顺序
确定遍历顺序,先来看看递归公式:dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
dp[i] 是依靠 dp[i - j]的状态,所以遍历i一定是从前向后遍历,先有dp[i - j]再有dp[i]。
所以遍历顺序为:
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j < i - 1; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}
- 举例推导dp数组
整体代码:
class Solution {
public:
int integerBreak(int n) {
vector<int> dp(n + 1);
dp[2] = 1;
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}
return dp[n];
}
};
LeetCode 96 不同的二叉搜索树
题目链接: 96.不同的二叉搜索树
动规五部曲:
- 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i] : 1到i为节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i]。
可以理解是i个不同元素节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i]
- 确定递推公式
已经可以看出递推关系, dp[i] += dp[以j为头结点左子树节点数量] * dp[以j为头结点右子树节点数量]
j相当于是头结点的元素,从1遍历到i为止。
递推公式:dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]; ,j-1 为j为头结点左子树节点数量,i-j 为以j为头结点右子树节点数量
- dp数组如何初始化
初始化,只需要初始化dp[0]就可以了,推导的基础是dp[0]。
从定义上来讲,空节点也是一棵二叉树,也是一棵二叉搜索树,这是可以说得通的。
从递归公式上来讲,dp[以j为头结点左子树节点数量] * dp[以j为头结点右子树节点数量] 中以j为头结点左子树节点数量为0,也需要dp[以j为头结点左子树节点数量] = 1, 否则乘法的结果就都变成0了。
初始化dp[0] = 1
- 确定遍历顺序
首先是遍历节点数,从递归公式:dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]可以看出,节点数为i的状态是依靠 i之前节点数的状态。而遍历i里面每一个数作为头结点的状态,用j来遍历。
代码如下:
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
}
}
- 举例推导dp数组
整体代码:
class Solution {
public:
int numTrees(int n) {
vector<int> dp(n + 1);
dp[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
}
}
return dp[n];
}
};