上面这个过程,就是把一个大问题拆分成小问题的过程,动态规划的精髓。 classSolution(object):defnumTrees(self,n):ifn==1:return1ifn==2:return2dp=[0for_inrange(n+1)]dp[0]=1dp[1]=1dp[2]=2foriinrange(3,n+1):forjinrange(1,i+1):dp[i]+=dp[j-1]*dp[i-j]# 最重要的是理解这个递...
动态规划03:基础题型:343 整数拆分 、96 不同的二叉搜索树 (有难度) Arthit 1、343. 整数拆分给定一个正整数 n ,将其拆分为k个 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。 输入: n = 10输出: 36解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。
首先,我们定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示将正整数i拆分成若干个正整数的和后,这些正整数的乘积的最大值。 接下来,我们进行动态规划的计算。外层循环从3开始,因为对于小于等于2的正整数,无法拆分成多个正整数的和,所以最大乘积就是其本身。内层循环从1遍历到i / 2,表示在正整数i上进行拆分。 对于每个内层...
2.找出递推公式 3.确定dp数组如何初始化 4.确定遍历顺序 5.打印dp数组验证 ## 一、整数拆分问题 链接 ### 思路：动态规划 - 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]。dp[i]的定义讲贯彻整个解题过程，下⾯哪⼀步想不懂了，就想想dp[i]究竟表示...
动态规划 整数拆分 题目 思路 代码 执行结果 动态规划 其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解,经分解得到子问题往往不是互相独立的,举个简单的例子:你知道两个1相加等于2,问你三个1相加你是拿前面的两个1相加的结果加上1呢,还是再用1+1+1,你肯定会...
给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。 示例1: 输入: 2 输出: 1 解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。 示例2: 输入: 10 输出: 36 解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。 说明: 你可以假设 n 不小于 2 且不大...
💡 动态规划解决方案: 定义dp数组,表示正整数i拆分成k个正整数的最大乘积。 动态转移方程:dp = max(j × (i - j), j × dp)。解释: j × (i - j)表示将i拆分成两个数的乘积。 j × dp表示将i - j拆分成多个数的乘积,然后与j相乘。
整数拆分(动态规划) 1.将正整数n无序拆分成最大数为m的拆分方案个数,要求所有拆分方案不重复。样例:n = 5, m = 5,对应的拆分方案如下:5 = 55 = 4 + 15 = 3 + 25 = 3 + 1 + 15 = 2 + 2 + 15 = 2 + 1 + 1 + 15 = 1 + 1 + 1 + 1 + 1分析:...
方法一:动态规划 当 时,可以拆分。令 是拆分出的第一个正整数,则剩下的部分是 表示将正整数 0和 1 都不能拆分,因此 。 当 时,假设对正整数 拆分出的第一个正整数是 ,则有以下两种方案: 将 拆分成 和 的和, 不再拆分,乘积是 ; 将 拆分成 ...
方法:动态规划 思路: 代码: Python3: cpp: 结果: leetcode343. 整数拆分 给定一个正整数n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。 示例1: 输入: 2 输出: 1 解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。