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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
- 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
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🦀
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 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶
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
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写在最后
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