算法训练营 day44 动态规划 整数拆分 不同的二叉搜索树

news/2024/4/25 9:56:28/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_54343969/article/details/129000089

算法训练营 day44 动态规划 整数拆分 不同的二叉搜索树

整数拆分

343. 整数拆分 - 力扣(LeetCode)

给定一个正整数 n ,将其拆分为 k正整数 的和( k >= 2 ),并使这些整数的乘积最大化。

返回 你可以获得的最大乘积

  1. 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]。

  2. 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],相当于是拆分(i - j),对这个拆分不理解的话,可以回想dp数组的定义。

    j是从1开始遍历,拆分j的情况,在遍历j的过程中其实都计算过了。那么从1遍历j,比较(i - j) * j和dp[i - j] * j 取最大的。递推公式:dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));

    也可以这么理解,j * (i - j) 是单纯的把整数拆分为两个数相乘,而j * dp[i - j]是拆分成两个以及两个以上的个数相乘。

  3. dp的初始化

    严格从dp[i]的定义来说,dp[0] dp[1] 就不应该初始化,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。

    这里只初始化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,这个没有任何异议!

  4. 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]。

  5. 举例推导dp数组

class Solution {public int integerBreak(int n) {int[] dp = new int[n+1];dp[2] = 1;for (int i = 3; i <=n; i++) {for (int j = 1; j <= i/2; j++) {dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j*(i-j), j*dp[i-j]));// j * (i - j) 是单纯的把整数 i 拆分为两个数 也就是 i,i-j ,再相乘//而j * dp[i - j]是将 i 拆分成两个以及两个以上的个数,再相乘。}}return dp[n];}
}

不同的二叉搜索树

96. 不同的二叉搜索树 - 力扣(LeetCode)

给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。

  1. 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]

    也可以理解是i个不同元素节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i] ,都是一样的。

  2. 确定递推公式

    当1为头结点的时候,其右子树有两个节点,看这两个节点的布局,是不是和 n 为2的时候两棵树的布局是一样的啊!

    当3为头结点的时候,其左子树有两个节点,看这两个节点的布局,是不是和n为2的时候两棵树的布局也是一样的啊!

    当2为头结点的时候,其左右子树都只有一个节点,布局是不是和n为1的时候只有一棵树的布局也是一样的啊!

    思考到这里,这道题目就有眉目了。

    dp[3],就是 元素1为头结点搜索树的数量 + 元素2为头结点搜索树的数量 + 元素3为头结点搜索树的数量

    元素1为头结点搜索树的数量 = 右子树有2个元素的搜索树数量 * 左子树有0个元素的搜索树数量

    元素2为头结点搜索树的数量 = 右子树有1个元素的搜索树数量 * 左子树有1个元素的搜索树数量

    元素3为头结点搜索树的数量 = 右子树有0个元素的搜索树数量 * 左子树有2个元素的搜索树数量

    已经看出其递推关系, 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。

    所以递推公式: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

  3. 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,都是dp[0]。

    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。

    所以初始化dp[0] = 1

  4. 确定遍历顺序

    首先一定是遍历节点数,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。

    那么遍历i里面每一个数作为头结点的状态,用j来遍历。

  5. 举例推导dp数组

class Solution {public int numTrees(int n) {int[] dp = new int[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];}
}

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