leetcode279

动态规划

public class Solution
    {
        public int NumSquares(int n)
        {
            var list = new List<int>();
            list.Add(0);
            for (int i = 1; i <= n; i++)
            {
                list.Add(i);//每一个数字,初始化为全部由1构成
            }
            for (int i = 2; i <= n; i++)
            {
                for (int j = 1; j * j <= i; j++)
                {
                    var x = list[i];//当前值的构成数量,由全部是1来构成
                    var s = i - j * j;//减去一个平方数后的余数
                    var t = list[s];//余数值的构成数量
                    var y = t + 1;//因为减过j*j,因此用余数的构成数量+1,相当于计算原值的构成数量

                    list[i] = Math.Min(x, y);
                }
            }
            return list[n];
        }
    }

补充一个python的实现,在leetcode上会TLE,经查询发现在讨论区中也有其他的人遇到了相同的TLE问题。

应该是对python语言的判断机制有问题,这种“平台语言杀”的问题出现过多次了。

 1 class Solution:
 2     def numSquares(self, n: int) -> int:
 3         dp = [0] * (n + 1)
 4         #初始化,所有的数字都由'1'组成,dp中每个元素值为组成的数量
 5         for i in range(1,n+1):
 6             dp[i] = i
 7         for i in range(2,n+1):
 8             for j in range(1,int(i**0.5)+1):
 9                 res = i - j * j#减去一个完全平方数后的剩余值
10                 dp[i] = min(dp[i],dp[res] + 1)
11         return dp[n]

经过修改可以AC了,但是效率是比较低的:

1 class Solution:
2     def numSquares(self, n: int) -> int:
3         dp = list(range(n+1))
4         for i in range(2,n+1):
5             for j in range(1,int(i**0.5)+1):
6                 res = i - j * j#减去一个完全平方数后的剩余值
7                 dp[i] = min(dp[i],dp[res] + 1)
8         return dp[n]

既然python不能用dp方法提交,那就再提供一种别的思路,使用广度优先遍历(BFS):

 1 class Solution:
 2     def numSquares(self, n: int) -> int:
 3         power = set()
 4         base = 1
 5         #生成符合条件的所有完全平方数,存储在power集合中
 6         while base*base <= n:
 7             curnum = base*base
 8             if curnum == n:
 9                 return 1
10             power.add(curnum)
11             base += 1
12         #level为返回值,表示最少的完全平方数的数量
13         level = 1
14         #初始目标设置为n
15         target = {n}
16         #判断条件target不为空
17         while len(target) > 0:
18             cur = set()
19             #在目标集合中循环,获得一个值
20             for i in target:
21                 #在完全平方数集合中循环,获得一个值
22                 for e in power:
23                     #目标值 - 某个完全平方数 的差值,也是完全平方数
24                     if i-e in power:
25                         #返回 当前level + 1
26                         return level+1
27                     #目标值 - 某个完全平方数 的差值,不是完全平方数,且大于0
28                     if i-e > 0:
29                         #将这个差值存储在‘下一层’
30                         cur.add(i-e)
31             #用下一层的值更新target
32             target = cur
33             #层级+1
34             level += 1

以n=15为例,其计算流程如下:

先计算小于等于15的值中,所有的完全平方数,如上图矩形区域所示(1,4,9)三个数值。

第一层的target中的值是:(15),用15分别减去power中的数值,得到第二层;

第二层的target中的值是:(14,11,6),三个数字都不在target集合中,因此继续计算第三层,用这三个数字分别减去power中的数值,得到第三层;

第三层的target中的值是:(13, 10, 5, 10, 7, 2, 5, 2, -3),其中10,5,2出现了重复,使用set会自动去重,而-3 小于0,也会被过滤掉,

最终得到第三层的数值为:(13,10,5,7,2),这五个数字都不在power中,因此继续用这5个数字计算第四层:

当计算5时,可得到 5 - 1 = 4,而4在power中,因此结束循环。此时节点5所在的“树的高度”为3(根结点从1开始计算),因此level + 1 等于4。

最终返回4,即为所求,最终的完全平方数的组合是由线上的被减的值和叶子节点的值组成,即:[1,9,1,4]。

原文地址:https://www.cnblogs.com/asenyang/p/9745033.html