• 爬楼梯:斐波那契数列

    假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

    每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

    注意:给定 n 是一个正整数。

  • 非递归解法

    class Solution {

    public int climbStairs(int n) {

    if (n==1) {

    return 1;

    }

    if (n==2) {

    return 2;

    }

    int n1=1,n2=2;

    for (int i = 0; i <n-2; i++) {

    int m=n1+n2;

    n1=n2;

    n2=m;

    }

    return n2;

    }

    }

  • 递归解法

    class Solution {

    int[] result=null;

    public int climbStairs(int n) {

    result=new int[n+1];

    Arrays.fill(result, -1);

    f(n);

    return result[n];

    }

    private void f(int X) {

    if (result[X]!=-1) {

    return;

    }

    if (X==0||X==1) {

    result[X]=1;

    return;

    }

    f(X-1);

    f(X-2);

    result[X]=result[X-1]+result[X-2];

    }

    }

  • 买卖股票的最佳时机

    重点是要设置一个最小值和一个最大值,并且不断替换!

    class Solution {

    public int maxProfit(int[] prices) {

    if (prices.length==0||prices.length==1) {

    return 0;

    }

    int minPrice=prices[0];

    int maxPrice=0;

    for (int i = 0; i < prices.length; i++) {

    if (prices[i]<=minPrice) {

    minPrice=prices[i];

    }else if ((prices[i]-minPrice)>maxPrice) {

    maxPrice=prices[i]-minPrice;

    }

    }

    return maxPrice;

    }

    }

  • 最大子序和

  • 超出时间限制的解法

    class Solution {

    public int maxSubArray(int[] nums) {

    if (nums.length==0) {

    return 0;

    }

    if (nums.length==1) {

    return nums[0];

    }

    int sum=0;

    Set<Integer> list=new TreeSet<>();

    int n=1;

    while (n<=nums.length) {

    for (int i = 0; i < nums.length-n+1; i++) {

    int m=0;

    for (int j = 0; j < n; j++) {

    m+=nums[i+j];

    }

    list.add(m);

    }

    n++;

    }

    int res=0;

    for (Iterator iterator = list.iterator(); iterator.hasNext();) {

    res= (Integer) iterator.next();

    }

    return res;

    }

    }

  • 优化解法

没想到可以这样解,厉害!找个例子试一试就懂了

class Solution {

public int maxSubArray(int[] nums)

{

if (nums.length==0) {

return 0;

}

if (nums.length==1) {

return nums[0];

}

int max=nums[0];

int sum=0;

for (int i = 0; i < nums.length; i++) {

if (sum>0) {

sum+=nums[i];

}else {

sum=nums[i];

}

max=Math.max(max, sum);

}

return max;

}

}

  • 更简单的解法:找最大子序列,最重要的要分清正负!!!

    class Solution {

    public int maxSubArray(int[] nums)

    {

    int max=nums[0];

    int sum=nums[0];

    for (int i = 1; i < nums.length; i++) {

    sum=Math.max(sum+nums[i], nums[i]);

    max=Math.max(max, sum);

    }

    return max;

    }

    }

  • 打家劫舍

挺难的,参考别人的解法,先记住

  • 递归法

    class Solution {

    //测试2,1,1,2

    private int[] memo;

    public int rob(int[] nums) {

    memo=new int[nums.length];

    Arrays.fill(memo, -1);

    return tryRob(nums, 0);

    }

    private int tryRob(int[] nums,int index) {

    if (index>=nums.length) {

    return 0;

    }

    if (memo[index]!=-1) {

    return memo[index];

    }

    int res=0;

    for (int i = index; i < nums.length; i++) {//循环每次后移,即可以跳过(相隔)两个或多个

    res=Math.max(res, nums[i]+tryRob(nums,i+2));

    }

    memo[index]=res;

    return res;

    }

    }

  • 动态规划

    class Solution {

    //测试2,1,1,2

    public int rob(int[] nums) {

    int n = nums.length;

    if (n == 0) {

    return 0;

    }

    if (n==1) {

    return nums[0];

    }

    if (n==2) {

    return Math.max(nums[0], nums[1]);

    }

    int[] f = new int[n];

    f[0]=nums[0];

    f[1]=Math.max(nums[0], nums[1]);//典型动态规划问题,先将子问题记录,然后

    for (int i = 2; i < f.length; i++) {

    f[i]=Math.max(f[i-2]+nums[i], f[i-1]);//这里利用子问题来解决问题

    }

    return f[n-1];

    }

    }

    参考:https://blog.csdn.net/likunkun__/article/details/80724683

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