图解leetcode279 —— 完全平方数
每道题附带动态示意图,提供java、python两种语言答案,力求提供leetcode最优解。
描述:
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.
思路:
这道题的官方分类是【动态规划】,所以我们用动态规划的方法来解,动态规划最重要的是找到它的状态转移方程(即找出状态间的关系)。
除了状态转移方程,我们也可以用状态转移表的方法来解题,但是状态转移表只能解维度比较低题,比如著名的0-1背包问题,影响状态转移的决策只有两种,把物品放入背包、不把物品放入背包。所以很容易就可以画出一张二维的状态转移表,但是像今天我们要解决的这种问题,假如n=12,那么影响状态转移的决策至少就有三种,取1,取4,取9,人脑很难想像出多维的状态转移表,所以这里我们采用状态转移方程的方法来解。
状态转移方程推导:
函数f(n)为求组成n的完全平方数的最小个数(就是该题),所以f(12) = 3;f(13) = 2。
我们记做f(n) = m。n可以拆分为 n = d + k*k这种形式。
比如12 = 8 + 2*2,13 = 4 + 3*3,因为无论是12还是13都是完全平方数组成的,所以一定可以转换成这种形式。
f(n) = f(d) + f(k*k),因为k*k是一个完全平方数,所以f(k*k) = 1
即f(n) = f(d) + 1,而由 n = d + k*k可得,d = n - k*k,所以上式可化为:
f(n) = f(n-k*k) + 1,(k*k < n)。
这就得出了状态转移方程:dp[i] = min(dp[i-j*j]+1, dp[i]),(j*j <= i)
这里和dp[i]取最小的原因是dp[i-j*j]+1可能不止一个值,取这些值中的最小值。
动图:
图中例子为f(5) = 2
5 = 4 + 1
实现:
java:
class Solution {
public int numSquares(int n) {
int[] dp = new int[n + 1];
for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
dp[i] = i;
for (int j = 1; i - j * j >= 0; j++) {
dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - j * j]+1);
}
}
return dp[n];
}
}
结果:
python3:
class Solution:
def numSquares(self, n: int) -> int:
dp = [i for i in range(n + 1)]
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, n + 1):
if i - j * j >= 0:
dp[i] = min(dp[i], dp[i - j * j] + 1)
else:
break
return dp[n]
结果:
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