这篇文章主要为大家展示了“如何解决leetcode中完全平方数的问题”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“如何解决leetcode中完全平方数的问题”这篇文章吧。
https://leetcode-cn.com/problems/perfect-squares/
给定正整数 n,找到若干个完全平方数(比如 1, 4, 9, 16, ...)使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少。
示例 1:
输入: n = 12输出: 3解释: 12 = 4 + 4 + 4.
示例 2:
输入: n = 13输出: 2解释: 13 = 4 + 9.
标签:动态规划
首先初始化长度为n+1
的数组dp
,每个位置都为0
如果n
为0
,则结果为0
对数组进行遍历,下标为i
,每次都将当前数字先更新为最大的结果,即dp[i]=i
,比如i=4
,最坏结果为4=1+1+1+1
即为4
个数字
动态转移方程为:dp[i] = MIN(dp[i], dp[i - j * j] + 1)
,i
表示当前数字,j*j
表示平方数
时间复杂度:O(n*sqrt(n)),sqrt为平方根
Java版本
class Solution { public int numSquares(int n) { int[] dp = new int[n + 1]; // 默认初始化值都为0 for (int i = 1; i <= n; i++) { dp[i] = i; // 最坏的情况就是每次+1 for (int j = 1; i - j * j >= 0; j++) { dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - j * j] + 1); // 动态转移方程 } } return dp[n]; }}
JavaScript版本
/** * @param {number} n * @return {number} */var numSquares = function(n) { const dp = [...Array(n+1)].map(_=>0); // 数组长度为n+1,值均为0 for (let i = 1; i <= n; i++) { dp[i] = i; // 最坏的情况就是每次+1 for (let j = 1; i - j * j >= 0; j++) { dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - j * j] + 1); // 动态转移方程 } } return dp[n];};
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