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经典动态规划之322. 零钱兑换、70. 爬楼梯

经典动态规划之322. 零钱兑换、70. 爬楼梯

作者: Abeants | 来源:发表于2022-02-27 22:06 被阅读0次

    322. 零钱兑换

    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

    示例 2:
    输入:coins = [2], amount = 3
    输出:-1

    示例 3:
    输入:coins = [1], amount = 0
    输出:0

    提示:
    1 <= coins.length <= 12
    1 <= coins[i] <= 231 - 1
    0 <= amount <= 104

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/coin-change
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    class Solution {
        public int coinChange(int[] coins, int amount) {
            if (amount == 0) return 0;
    
            int[] dp = new int[amount + 1];
            // 填充dp
            Arrays.fill(dp, amount + 1);
            dp[0] = 0;
            
            // 求0-amount每个的可取个数
            for (int i = 0; i <= amount; i++) {
                // 每一个金额的最小个数
                for (int n : coins) {
                    // 无可取硬币
                    if (i - n < 0) continue;
                    dp[i] = Math.min(dp[i], 1 + dp[i - n]);
                }
            }
            
            return dp[amount] == amount + 1 ? -1 : dp[amount];
        }
    }
    

    结果如下:

    70. 爬楼梯

    假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

    每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

    示例 1:
    输入:n = 2
    输出:2
    解释:有两种方法可以爬到楼顶。

    1. 1 阶 + 1 阶
    2. 2 阶

    示例 2:
    输入:n = 3
    输出:3
    解释:有三种方法可以爬到楼顶。

    1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
    2. 1 阶 + 2 阶
    3. 2 阶 + 1 阶

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    class Solution {
        public int climbStairs(int n) {
            if (n == 1) return 1;
            
            // 记录爬楼梯次数
            int[] dp = new int[n + 1];
            dp[1] = 1;
            dp[2] = 2;
    
            int pre = dp[1], cur = dp[2];
            for (int i = 3; i <= n; i++) {
                dp[i] = pre + cur;
                pre = cur;
                cur = dp[i];
            }
    
            return dp[n];
        }
    }
    

    结果如下:

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