LeetCode_Java_动态规划系列(1)(题目+思路+代码)

目录

斐波那契类型

746.使用最小花费爬楼梯

 矩阵

120. 三角形最小路径和


斐波那契类型

746.使用最小花费爬楼梯

给你一个整数数组 cost ,其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。

你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。

示例 1:

输入:cost = [10,15,20]
输出:15
解释:你将从下标为 1 的台阶开始。
- 支付 15 ,向上爬两个台阶,到达楼梯顶部。
总花费为 15 。

示例 2:

输入:cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
输出:6
解释:你将从下标为 0 的台阶开始。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 2 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 4 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 6 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达下标为 7 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 9 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达楼梯顶部。
总花费为 6 。

思路:

class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int arr[] = new int[cost.length];
        arr[0] = cost[0];
        arr[1] = cost[1];
        for(int i = 2; i < cost.length; i++){
            arr[i] = Math.min(arr[i-1],arr[i-2])+cost[i];
        }
        return Math.min(arr[cost.length-2],arr[cost.length-1]);
    }
}

 矩阵

120. 三角形最小路径和

给定一个三角形 triangle ,找出自顶向下的最小路径和。

每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标 i ,那么下一步可以移动到下一行的下标 ii + 1

自底向上:

在执行最后一行之后,dp[]的每个下标都有对应的值

以此类推:

遍历结果之后,dp[0]会存储每次相邻的数之间的最小值,直接返回dp[0]即可

class Solution {
    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
        int[] dp = new int[triangle.size()+1]; //triangle.size()表triangle的大小
        for(int row = triangle.size() - 1; row >= 0 ; row--){
            for(int i = 0; i <=row; i++){
                dp[i] = Math.min(dp[i],dp[i+1])+triangle.get(row).get(i); //triangle.get(row).get(i)获取当前行下标为i的元素
            }
        }
        return dp[0];
    }
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/410038.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

TS223——触摸键检测IC,具有低功耗和宽工作电压是触摸键的DC和AC特点,广泛消费性产品

TS223是触摸键检测IC&#xff0c;提供1个触摸键。触摸检测IC是为了用可变面积的键取代传统的按钮键而设计的。低功耗和宽工作电压是触摸键的DC和AC特点。 TS223采用SSOP16、SOT-23-6的封 装形式封装。 主要特点&#xff1a; ● 工作电压2.0V~5.5V ● 工作电流VDD3V&#xff0…

C++数据库连接池

功能实现设计 &#xff1a; ConnectionPool.cpp 和 ConnectionPool.h &#xff1a;连接池代码实现 Connection.cpp 和 Connection.h &#xff1a;数据库操作代码、增删改查代码实现 连接池主要包含了以下功能点 &#xff1a; 1.连接池只需要一个实例&#xff0c;所以 Connec…

力扣思路题:丑数

此题的思路非常奇妙&#xff0c;可以借鉴一下 bool isUgly(int num){if(num0)return false;while(num%20)num/2;while(num%30)num/3;while(num%50)num/5;return num1; }

no main manifest attribute, in app.jar

天行健&#xff0c;君子以自强不息&#xff1b;地势坤&#xff0c;君子以厚德载物。 每个人都有惰性&#xff0c;但不断学习是好好生活的根本&#xff0c;共勉&#xff01; 文章均为学习整理笔记&#xff0c;分享记录为主&#xff0c;如有错误请指正&#xff0c;共同学习进步。…

安全测试自学手册之软件安全测试基础

安全测试的概念 定义&#xff1a;指有关验证应用程序的安全等级和识别潜在安全性缺陷的过程。】 应用软件的安全性测试&#xff1a;软件自身设计中存在的安全隐患&#xff0c;并检查软件对非法入侵的防御能力。系统级别的安全性测试&#xff1a;确保只有具备系统平台访问权限…

挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录 1 前言1 课题背景2 数据导入处理3 数据可视化分析4 特征选择4.1 通过相关性进行筛选4.2 多重共线性4.3 RFE&#xff08;递归特征消除法&#xff09;4.4 正则化 5 机器学习模型建立与评价5.1 评价方式的选择5.2 模型的建立与评价5.3 模型参数调优5.4 将调参过后的模型重…

ARCMAP进行天空开阔度(SVF)分析

这里的SVF并不是生物学或医学的(Stromal Vascular Fraction),而是指GIS中的(Sky View Factor,SVF),即为(城市)天空开阔度。 城市天空开阔度(Sky View Factor,SVF)是重要的城市形态学参数,那今天博主就跟大家讲一下如何用ArcMap来计算天空开阔度。 1、加载数据 需要加载…

【《高性能 MySQL》摘录】第 2 章 MySQL 基准测试

文章目录 2.1 为什么需要基准测试2.2 基准测试的策略2.2.1 测试何种指标 2.3 基准测试方法2.3.1 设计和规划基准测试2.3.2 基准测试应该运行多长时间2.3.3 获取系统性能和状态2.3.4 获得准确的测试结果2.3.5 运行基准测试并分析结果2.3.6 绘图的重要性 2.4 基准测试工具…

[ffmpeg] x264 配置参数解析

背景 创建 x264 编码器后&#xff0c;其有一组默认的编码器配置参数&#xff0c;也可以根据需要修改参数&#xff0c;来满足编码要求。 具体参数 可修改的参数&#xff0c;比较多&#xff0c;这边只列举一些常用的。 获取可以配置的参数 方式1 查看 ffmpeg源码 libx264.c…

Kotlin:协程基础

点击查看&#xff1a;协程基础 中文文档 点击查看&#xff1a;协程基础 英文文档 第一个协程程序 import kotlinx.coroutines.*fun main(){GlobalScope.launch {delay(1000L)//delay 是一个特殊的 挂起函数 &#xff0c;它不会造成线程阻塞&#xff0c;但是会 挂起 协程&…

【Redis学习笔记03】Java客户端

1. 初识Jedis Jedis的官网地址&#xff1a;https://github.com/redis/jedis 1.1 快速入门 使用步骤&#xff1a; 注意&#xff1a;如果是云服务器用户使用redis需要先配置防火墙&#xff01; 引入maven依赖 <dependencies><!-- 引入Jedis依赖 --><dependency&g…

机器学习:SVM算法(Python)

一、核函数 kernel_func.py import numpy as npdef linear():"""线性核函数:return:"""def _linear(x_i, x_j):return np.dot(x_i, x_j)return _lineardef poly(degree3, coef01.0):"""多项式核函数:param degree: 阶次:param …

stream流-> 判定 + 过滤 + 收集

List<HotArticleVo> hotArticleVos hotArticleVoList .stream() .filter(x -> x.getChannelId().equals(wmChannel.getId())).collect(Collectors.toList()); 使用Java 8中的Stream API对一个名为hotArticleVoList的列表进行过滤操作&#xff0c;筛选出符合指定条件…

一次登录、便捷访问所有?聊聊CAS单点登录是如何实现的

前言 之前我们说到“”对组织建设的价值和建设思路&#xff0c;知道了通过实施统一身份管理解决方案&#xff0c;能够简化用户管理、降本增效、并加强安全性。对于员工来说&#xff0c;给予一套单一的凭证&#xff08;如账号密码&#xff09;&#xff0c;就可以使其访问多个权限…

conda 导出/导出配置好的虚拟环境

一. 导出环境配置&#xff08;yml文件&#xff09; 1. 在主目录下激活虚拟环境&#xff08;UE4是我的虚拟环境名称&#xff0c;请根据你自己的名称进行修改&#xff09; conda activate UE4 2. 运行此代码 conda env export > environment.yml 二. 导入环境配置&#xf…

备战蓝桥杯---基础算法刷题2

题目有一点水&#xff0c;不过还是有几个好题的&#xff0c;我在这分享一下&#xff1a; 很容易想到先往最高处跳再往最低处跳&#xff0c;依次类推&#xff0c;那怎么保证其正确性呢&#xff1f; 证法1. 在此&#xff0c;我们从0开始&#xff0c;假设可以跳到a,b,c(a<b<…

NUS神经网络生成我感觉解读过于夸大了

网上对其解读有点过了&#xff0c;只是合成了最后标准化层的参数&#xff0c;或者是更多的其他层参数。而不是网络结构。对于新任务下的网络结构以及参数如何生成&#xff0c;应该是做不到的&#xff0c;论文意义有限。 论文片段&#xff1a;我们提出了神经网络扩散&#xff0…

以 All-in-One 模式安装 KubeSphere时避坑

环境 ubuntu 18.04 准备 安装服务插件 socat 必须 可选但建议 conntrack 必须 可选但建议 ebtables 可选但建议 可选但建议 ipset 可选但建议 可选但建议 命令 sudo apt-get install socat安装docker 建议自行安装&#xff0c;不用KubeSphere 自带的 处理服务器配置 1…

1906_ AMBA_高级MCU总线架构

1906_ AMBA_高级MCU总线架构 全部学习汇总&#xff1a; g_arm_cores: ARM内核的学习笔记 (gitee.com) 在看内核相关的文件的时候看到了AMBA这个缩写&#xff0c;查了一下具体的概念。这个其实是一个总线架构&#xff0c;应该是ARM设计的。我找到了相关的介绍网页&#xff1a; A…

基于容器和集群技术的数据自动化采集设计和实现

目标&#xff1a;部署mysql服务容器并使用docker构建包含python爬虫脚本的容器采集数据到mysql数据库。 环境&#xff1a;Centos7、已配置Kubernetes集群及docker。 环境配置请参考以下文章&#xff1a; CentOS7搭建Kubernetes集群 Kubernetes集群信息如下(虚拟机主机名和IP…
最新文章