「LeetCode」JavaScript-动态规划⚡️

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前言🌧️

算法,对前端人来说陌生又熟悉,很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上,算法对每一个程序员来说,都有着不可撼动的地位。

因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令,也就是《数据结构》里说的,「设计出数据结构,在施加以算法就行了」。

如今的大环境里,算法已经成为了前端工程师发展路上不可或缺的技能之一。如果我们想未来更上一层楼,不再是只写业务代码的应用工程师,就离不开对算法和数据结构的掌握。

当然,学习也是有侧重点的,作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握,有些比较偏、不实用的类型和解法,只要稍做了解即可。

什么是动态规划

  • 动态规划是算法设计中的一种方法。
  • 它将一个问题分解成相互重叠的子问题,通过反复求解子问题,来解决原来的问题。

斐波那契数列

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  • 定义子问题:F(n)=F(n-1)+F(n-2)
  • 反复执行:从2循环到n,执行上述公式。

动态规划 VS 分而治之

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就看 分解的问题是否重叠,如果分解的子问题包含之前的问题,那么就是动态规划

如果分解的问题相互独立,那么就是分而治之

题目🦀

70. 爬楼梯

难度简单

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。

示例 1:

输入: 2
输出: 2
解释: 有两种方法可以爬到楼顶。
1.  1 阶 + 1 阶
2.  2 阶

示例 2:

输入: 3
输出: 3
解释: 有三种方法可以爬到楼顶。
1.  1 阶 + 1 阶 + 12.  1 阶 + 23.  2 阶 + 1

解题思路🌵

  • 爬到第n阶可以在第n-1阶段爬一个台阶,或者在第n-2阶爬2个台阶
  • F(n)=F(n-1)+F(n-2)
  • 使用动态规划

解题步骤🐂

  • 定义子问题:F(n)=F(n-1)+F(n-2)
  • 反复执行:从2循环到n,执行上述公式。

源码🔥

/**
 * @param {number} n
 * @return {number}
 */
var climbStairs = function(n) {
 if(n<2){return 1;}
 let dp0=1;
 let dp1=1;
 for(let i=2;i<=n;i+=1){
     const tmp=dp0;
        dp0=dp1
     dp1=dp1+tmp
 }
 return dp1
};

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(1)

结束语🌞

那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」JavaScript-动态规划⚡️就结束了,算法这个东西没有捷径,只能多写多练,多总结,文章的目的其实很简单,就是督促自己去完成算法练习并总结和输出,菜不菜不重要,但是热爱🔥,喜欢大家能够喜欢我的短文,也希望通过文章认识更多志同道合的朋友,如果你也喜欢折腾,欢迎加我好友,一起沙雕,一起进步

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写在最后

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