題目來源：LeetCode-騰訊-動態規劃
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前言

這份題集來源于 LeetCode-騰訊-動態規劃 ，懷著想學習動態規劃的心（帶著害怕面試被問到的恐懼 ）做了第一份DP題集，希望可以志同道合的伙伴可以共同進步。

文章目錄

• 前言
• 1. 爬樓梯
• 2. 最大子序列和
• 3. 買賣股票的最佳時機
• 4. 買賣股票的最佳時機 II
• 5. 不同路徑
• 6. 子集
• 總結

1. 爬樓梯

假設你正在爬樓梯。需要 n 階你才能到達樓頂。

每次你可以爬 1 或 2 個臺階。你有多少種不同的方法可以爬到樓頂呢？

注意：給定 n 是一個正整數。

示例 1：
輸入： 2
輸出： 2

示例 2：

輸入： 3
輸出： 3

狀態轉移方程：$dp[i]=dp[i?1]+dp[i?2]$

class Solution {public int climbStairs(int n) {if (n == 1) {return 1;} else if (n == 2) {return 2;}int a = 1, b = 2;for (int i = 2; i < n; i++) {b = a + b;a = b - a;}return b;} }

2. 最大子序列和

給定一個整數數組 nums ，找到一個具有最大和的連續子數組（子數組最少包含一個元素），返回其最大和。

示例:
輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
輸出: 6

解釋: 連續子數組 [4,-1,2,1] 的和最大，為 6。

狀態轉移方程：$dp[i]=max(dp[i?1]+nums[i],nums[i])$
PS： $dp[i]$ 表示的是以$nums[i]$結尾的子序列的最大值

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int n = nums.length;int dp = 0, ans = Integer.MIN_VALUE;for (int i = 0; i < n; i++) {dp = Math.max(dp + nums[i], nums[i]);ans = Math.max(dp, ans);}return ans;} }

3. 買賣股票的最佳時機

給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。

如果你最多只允許完成一筆交易（即買入和賣出一支股票一次），設計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。

注意：你不能在買入股票前賣出股票。

示例 1:
輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 5
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出，最大利潤 = 6-1 = 5 。

示例 2:
輸入: [7,6,4,3,1]
輸出: 0
解釋: 在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤為 0。

狀態轉移方程：$dp[i]=max(dp[i?1],prices[i]?minPrice)$
PS：其中 $minPrice$ 表示 i 天前的最低價格。

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int dp = 0, minPrice = Integer.MAX_VALUE;//計算狀態轉移方程，通過滾動變量的形式優化空間復雜度for (int i = 0; i < prices.length; i++) {minPrice = Math.min(prices[i], minPrice);dp = Math.max(dp, prices[i] - minPrice);}return dp;} }

4. 買賣股票的最佳時機 II

給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。

設計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。你可以盡可能地完成更多的交易（多次買賣一支股票）。

注意：你不能同時參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票）。

示例 1:
輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 7
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 3 天（股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。隨后，在第 4 天（股票價格 = 3）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 6-3 = 3 。

狀態轉移方程（根據上面的樹形圖推導）：
$$\begin{gathered} dp[i][0]=max(dp[i?1][0],dp[i?1][1]+prices[i]) \\ dp[i][1]=max(dp[i?1][1],dp[i?1][0]?prices[i]) \end{gathered}$$
PS：$dp[i][0]$表示第 i 天持有的現金的最大利潤，$dp[i][1]$表示第 i 天持有的股票的最大利潤。

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int n = prices.length;if (n < 2) {return 0;}int[][] dp = new int[n][2];dp[0][0] = 0;dp[0][1] = -prices[0];for (int i = 1; i < n; i++) {dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]);dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);}return dp[n - 1][0];} }

可以看一下這篇題解：暴力搜索、貪心算法、動態規劃
（明明貪心就很好做……）

5. 不同路徑

一個機器人位于一個 m x n 網格的左上角 （起始點在下圖中標記為“Start” ）。

機器人每次只能向下或者向右移動一步。機器人試圖達到網格的右下角（在下圖中標記為“Finish”）。

問總共有多少條不同的路徑？

示例 1:
輸入: m = 3, n = 2
輸出: 3
解釋:
從左上角開始，總共有 3 條路徑可以到達右下角。

向右 -> 向右 -> 向下

向右 -> 向下 -> 向右

向下 -> 向右 -> 向右

示例 2:
輸入: m = 7, n = 3
輸出: 28

狀態轉移方程：$dp[i][j]=dp[i?1][j]+dp[i][j?1]$

class Solution {public int uniquePaths(int m, int n) {int[][] dp = new int[n][m];for (int i = 0; i < n; i++) {dp[i][0] = 1;}for (int i = 0; i < m; i++) {dp[0][i] = 1;}for (int i = 1; i < n; i++) {for (int j = 1; j < m; j++) {dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];}}return dp[n - 1][m - 1];} }

（明明排列組合更加方便……）

6. 子集

給定一組不含重復元素的整數數組 nums，返回該數組所有可能的子集（冪集）。
說明：解集不能包含重復的子集。

示例:
輸入: nums = [1,2,3]
輸出:
[
[3],
[1],
[2],
[1,2,3],
[1,3],
[2,3],
[1,2],
[]
]

狀態轉移方程：$set[k]=set[j]+nums[i]$
PS：其中 $set[k]$ 表示新找的一個集合， $set[j]$ 表示原先找到的集合， $nums[i]$ 表示新的數字。

class Solution {public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();// 首先添加空集ans.add(new ArrayList<>());for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 由于下面過程會改變容量，所以要先保存int tSize = ans.size();// 遍歷已經找到的集合for (int j = 0; j < tSize; j++) {List<Integer> temp = new ArrayList<>(ans.get(j));// 在已經找到的集合的基礎上加上新的數字就是新的集合了temp.add(nums[i]);ans.add(temp);}}return ans;} }

不知道為啥這道題在動態規劃題單里面……（大霧 ）

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總結

終于寫完了，感覺很多題就用不著去DP，直接貪心就好了，強行DP做到我裂開。由于時間緊迫，題解也沒有寫得很詳細，就將就著看吧，有問題可以留言提出來哦~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的面试必备算法题集之「动态规划」Ⅰ的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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