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本文主要记录了JavaScript 算法 -- 动态规划、贪心算法，以及例题。

动态规划

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

动态规划与分而治之的区别

• 动态规划的子问题是相互重叠的；
• 分而治之的子问题是相互独立的；

例题一：爬楼梯

示例代码

	var climbStairs = function(n) {
	    if(n < 2) return 1;
	    const res=[1, 1];
	    for(var i = 2;i<=n;i++){
	        res[i] = res[i-1] + res[i-2];
	    }
	    return res[n];
	};

	var climbStairs = function(n) {
	    if(n < 2) return 1;
	    var res1 = 1;
	    var res2 = 1;
	    for(var i = 2;i<=n;i++){
	        var tmp = res1;
	        res1 = res2;
	        res2 = tmp + res2;
	    }
	    return res2;
	};

例题二：打家劫舍

示例代码

	var rob = function(nums) {
	    if(nums.length == 0) return 0;
	    var res = [0, nums[0]];
	    for(var i=2;i<=nums.length;i++){
	        res[i] = Math.max(res[i-2] + nums[i-1], res[i-1]);
	    }
	    return res[nums.length];
	};

	var rob = function(nums) {
	    if(nums.length == 0) return 0;
	    var res0 = 0;
	    var res1 = nums[0];
	    for(var i=2;i<=nums.length;i++){
	        var res2 = Math.max(res0 + nums[i-1], res1);
	        res0 = res1;
	        res1 = res2;
	    }
	    return res1;
	};

贪心算法

贪心算法是算法设计的一种方法。

期盼通过每个阶段的局部最优选择，从而达到全局的最优，但最后的结果不一定最优。

例题一：分饼干

示例代码

	/**
	 * @param {number[]} g 胃口
	 * @param {number[]} s 饼干尺寸
	 * @return {number}
	 */
	var findContentChildren = function(g, s) {
	    const mysort = (a, b) => {
	        return  a-b;
	    }
	    g.sort(mysort);
	    s.sort(mysort);
	    let i = 0;
	    s.forEach((n) => {
	        if(n >= g[i]){
	            i++;
	        }
	    })
	    return i;
	};

例题二：买卖股票的最佳时机 II

示例代码

	/**
	 * @param {number[]} prices
	 * @return {number}
	 */
	var maxProfit = function(prices) {
	    var res = 0;
	    for(var i=1;i<=prices.length;i++){
	        if(prices[i]>prices[i-1]){
	            res = prices[i] - prices[i-1] + res;
	        }
	    }
	    return res;
	};

本文到此结束

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