任何做网站,大连企业网站建设公司,外贸流程的基本流程图,做一钓鱼网站思路一#xff1a;回溯#xff1a;按照选和不选的判断方式#xff0c;使用回溯来解决这个问题。
class Solution: def rob(self, nums: List[int]) - int: n len(nums) #数组的长度 def dfs(i): if i0: #到达边界条件后 return 0 #返回最大金额是0 res max(dfs(i… 思路一回溯按照选和不选的判断方式使用回溯来解决这个问题。
class Solution: def rob(self, nums: List[int]) - int: n len(nums) #数组的长度 def dfs(i): if i0: #到达边界条件后 return 0 #返回最大金额是0 res max(dfs(i-1),dfs(i-2)nums[i]) #如果选下一次递归的就是i-2并且要加上nums[i]的值如果不选下一次递归i-1。比较选或者不选的最大值并返回。 return res res dfs(n-1) #传入的是数组的最大下标 return res
问题回溯使用递归时间复杂度是指数级别的会超时那如何让时间降下来
思路二有两次相同的计算结果那就把每个位置的计算结果保存下来可以把时间缩短。 class Solution: def rob(self, nums: List[int]) - int: n len(nums) cache [-1]*n #因为每个位置一定不是负数 def dfs(i): if i0: return 0 if cache[i] ! -1: #当前的位置不是-1那么这个位置被计算过直接返回计算的结果 return cache[i] res max(dfs(i-1),dfs(i-2)nums[i]) cache[i] res #把当前位置的计算结果保存 return res res dfs(n-1) return res
问题这种方式的空间复杂度就是O(n)如何将空间复杂度降下来递推
思路三我们可以确定的知道每个节点是那几个数归的结果那把递的过程省略直接归也就是从下往上计算结果。 循环对数组下标有要求所以下标从2开始。
class Solution: def rob(self, nums: List[int]) - int: n len(nums) f [0]*(n2) #归的数组长度是n2每个数组的值是0 for i,x in enumerate(nums): #遍历nums f[i2] max(f[i1],f[i]x) # 等同于res max(dfs(i-1),dfs(i-2)nums[i]) return f[n1]
改进空间复杂度 class Solution: def rob(self, nums: List[int]) - int: n len(nums) f0 f1 0 for i,x in enumerate(nums): new_f max(f1,f0x) f0 f1 f1 new_f return f1 思路 class Solution: def climbStairs(self, n: int) - int: dp0 1 dp1 1 if n 1: return 1 dp 0 for i in range(2,n1): dp dp0 dp1 dp0 dp1 dp1 dp return dp 思路 class Solution: def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) - int: n len(cost) dp0 0 #第0级台阶的顶部最小花费是0 dp1 min(cost[0],cost[1]) #第1级台阶的顶部台阶的最小花费是cost[0]或cost[1]的最小值 for i in range(2,n): dp min(dp1cost[i],dp0cost[i-1]) dp0 dp1 dp1 dp return dp1
