代码随想录打卡Day38

今天真的好累。。。第三道题debug了很久，搞得精疲力竭。。。

322. 零钱兑换

这道题感觉有点思路但是不能完全写对，直接看视频去了，我发现只要不是纯粹的背包问题都是考虑用一维dp数组来做，这道题目就是用一维dp数组来做，要求最小硬币数，在递推公式中就不可避免地要用到min函数，注意在给dp数组初始化的时候应当赋予一个很大的值，防止初始值太小导致接收不到更新出来的最小值。

class Solution {
public:int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {//1.确定dp[j]的含义：在背包容量为j的情况下，装满背包的硬币组合的最少硬币个数为dp[j]//2.确定递推公式  dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);//3.dp数组初始化 dp[0] = 0//4.确定遍历顺序：先物品，再背包(可以颠倒)//5.打印数组(省略)int m = coins.size();vector<int> dp(amount + 1, INT_MAX / 2);//初始化dp[0] = 0;for(int i = 0; i < m; i++){for(int j = 0; j <= amount; j++){if(j < coins[i]) continue;dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);}}if(dp[amount] != INT_MAX / 2) return dp[amount];return -1;}
};

279.完全平方数

这道题目和上一道题目很像，但是需要绕个弯子，先求出[1,sqrt(n)]之间的所有平方数，存入一个数组中，该数组中存放的就相当于物品，其余的套路和上一题一样，没啥好讲的。

class Solution {
public:int numSquares(int n) {//1.确定dp[j]的含义：在背包容量为j的情况下，装满背包的平方数组合的最少平方数个数为dp[j]//2.确定递推公式  dp[j] = dp[j - coins[i]];//3.dp数组初始化 dp[0] = 0//4.确定遍历顺序：先物品，再背包(可以颠倒)//5.打印数组(省略)vector<int> nums;  //物品for(int i = 1; i <= (int)sqrt(n); i++){nums.push_back(i * i);}int m = nums.size();vector<int> dp(n + 1, INT_MAX / 2);//初始化dp[0] = 0;for(int i = 0; i < m; i++){for(int j = 1; j <= n; j++){if(j < nums[i]) continue;dp[j] = min(dp[j - nums[i]] + 1, dp[j]);}}return dp.back();}
};

139.单词拆分

这个题目确实很折磨人。。。首先是想不到思路，其次是看了视频看了好几遍才彻底理解，最后是在写代码的时候总是出现各种各样错误，debug了很久。。。真的要吐了。这道题目字典相当于物品，字符串相当于背包，遍历字符串下标，随着遍历的进行，字符串将越来越长，直至等于输入字符串s，这个过程是一个求排列数的过程。在这一道题中，i为字符串末端，j为字符串开端，我们就需要判断s的子字符串s.substr(j, i - j + 1)是否在背包中，如果是，则字符串的末端的下一位（下一个字符串的开端）设置成true，当遍历结束后，字符串的最后一个字符的下一位应当为true，所以我们在创建dp数组的时候就需要创建一个大小为s.size() + 1的一维dp数组。
在改代码的时候有几个测试样例是真的恶心
1.
“catsandog”
[“cats”,“dog”,“sand”,“and”,“cat”]
2.
“aaaaaaa”
[“aaaa”,“aaa”]

class Solution {
public:bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {//1.确定dp[i]的含义：在字符串长度为i的情况下，字符串能否被字典中的单词拼接//2.确定递推公式  dp[i] = s[i][j] is in wordDict && dp[j];//3.dp数组初始化 dp[0] = true;//4.确定遍历顺序：先背包,再物品(不可以颠倒)//5.打印数组(省略)vector<bool> dp(s.size() + 1, false);set<string> My_Set(wordDict.begin(), wordDict.end());//初始化dp[0] = true;for(int i = 0; i < s.size(); i++){for(int j = 0; j <= i; j++){if(My_Set.find(s.substr(j, i - j + 1)) != My_Set.end() && dp[j] == true){dp[i + 1] = true;}}}return dp[s.size()];}
};