前言:
通过leetcode记录自己每天坚持刷题,不积跬步无以至千里
第一题
1.题目简介
有
n个筹码。第 i 个筹码的位置是position[i]。我们需要把所有筹码移到同一个位置。在一步中,我们可以将第 i 个筹码的位置从 position[i] 改变为:
position[i] + 2 或 position[i] - 2 ,此时 cost = 0 position[i] + 1 或 position[i] - 1 ,此时 cost = 1 返回将所有筹码移动到同一位置上所需要的 最小代价 。
示例 输入:position = [2,2,2,3,3] 输出:2 解释:我们可以把位置3的两个筹码移到位置2。每一步的成本为1。总成本= 2。
2.解析
这个题翻译过来就是你把筹码移动到旁边就需要1块钱,若跳格的话是不需要钱的 一开始我还是有一点小懵,想着试试能不能dp,但是感觉easy题不至于,然后换了个思路; 试试贪心的思想:既然隔一格不要钱,干脆索性把隔了一格的全部放一堆,这样就还剩两堆:奇数堆和偶数堆,然后比大小,把小的放大的那一堆也许就可以了。果然通过了
3.代码
class Solution:
def minCostToMoveChips(self, position: List[int]) -> int:
j,o=0,0
for i in position:
if i&1:
j+=1
else:
o+=1
return min(j,o)
第二题
题目简介
题目传送地:Leetcode873:最长的斐波那契子序列的长度
如果序列 X_1, X_2, ..., X_n 满足下列条件,就说它是 斐波那契式 的: n >= 3 对于所有 i + 2 <= n,都有 X_i + X_{i+1} = X_{i+2} 给定一个严格递增的正整数数组形成序列 arr ,找到 arr 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在,返回 0 。
(回想一下,子序列是从原序列 arr 中派生出来的,它从 arr 中删掉任意数量的元素(也可以不删),而不改变其余元素的顺序。例如, [3,5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列)
示例 1:
输入: arr = [1,2,3,4,5,6,7,8] 输出: 5 解释: 最长的斐波那契式子序列为 [1,2,3,5,8] 。
示例 2: 输入: arr = [1,3,7,11,12,14,18] 输出: 3 解释: 最长的斐波那契式子序列有[1,11,12]、[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。
2.解析
这个题我第一反应想着是想用dp试一下,但是由于本人dp不是特别熟练,就没有弄出来。 后来进行暴力试了一下,先遍历斐波拉契前两位,然后后面的位数就在序列后面进行模拟查找
class Solution:
def lenLongestFibSubseq(self, arr: List[int]) -> int:
ans=0
for i in range(len(arr)):
for j in range(i+1,len(arr)):
sum_=arr[i]+arr[j]
arr_i=arr[i]
arr_j=arr[j]
curr=2 # 目前只有斐波拉契前两位,后面的位数在后面的数字寻找
while sum_ in arr: #模拟斐波拉契数列寻找后面的序列直至序列中不存在下一个符合条件的数
arr_i=arr_j
arr_j=sum_
sum_=arr_i+arr_j
curr+=1 # 如果存在长度加1
ans=max(ans,curr) #前两项不同的curr都不同,所以需要维护最长的答案
return ans if ans>2 else 0
但是超时了😥
后来就想着怎么优化一下这个暴力
我就把list改成了set进行判定是否存在应该会更快s=set(arr)
果不其然通过了😏
然后去官解看了下dp解法,原来要二维dp去做,dp还是不太熟练,继续加油吧
代码
个人垃圾版本:
class Solution:
def lenLongestFibSubseq(self, arr: List[int]) -> int:
ans=0
s=set(arr) # 关键
for i in range(len(arr)):
for j in range(i+1,len(arr)):
sum_=arr[i]+arr[j]
arr_i=arr[i]
arr_j=arr[j]
curr=2 # 目前只有斐波拉契前两位,后面的位数在后面的数字寻找
while sum_ in s: #模拟斐波拉契数列寻找后面的序列直至序列中不存在下一个符合条件的数
arr_i=arr_j
arr_j=sum_
sum_=arr_i+arr_j
curr+=1 # 如果存在长度加1
ans=max(ans,curr) #前两项不同的curr都不同,所以需要维护最长的答案
return ans if ans>2 else 0
官方dp版:
class Solution:
def lenLongestFibSubseq(self, arr: List[int]) -> int:
indices = {x: i for i, x in enumerate(arr)}
ans, n = 0, len(arr)
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
for i, x in enumerate(arr):
for j in range(n - 1, -1, -1):
if arr[j] * 2 <= x:
break
if x - arr[j] in indices:
k = indices[x - arr[j]]
dp[j][i] = max(dp[k][j] + 1, 3)
ans = max(ans, dp[j][i])
return ans