一.前言
又到了记录代码的时候了,这道题来自LeetCode,只有两个键的键盘:
最初记事本上只有一个字符 ‘A’ 。你每次可以对这个记事本进行两种操作:
Copy All(复制全部):复制这个记事本中的所有字符(不允许仅复制部分字符)。
Paste(粘贴):粘贴 上一次 复制的字符。
给你一个数字 n ,你需要使用最少的操作次数,在记事本上输出 恰好 n 个 ‘A’ 。返回能够打印出 n 个 ‘A’ 的最少操作次数。
下面给出两个例子:
示例1:
输入:3
输出:3
解释:
最初, 只有一个字符 ‘A’。
第 1 步, 使用 Copy All 操作。
第 2 步, 使用 Paste 操作来获得 ‘AA’。
第 3 步, 使用 Paste 操作来获得 ‘AAA’。
示例2:
输入:n = 1
输出:0
二.题解
首先说说笔者写这道题的经历吧,不怕大家笑话,这道题我足足写了3小时…最开始看到这道题的时候我想的是我可以将 n 以前的操作 A
的次数以次数为键用 Hashmap
存起来,然后遇到 n
的时候直接去 Hashmap
里面拿,当我去提交的时候,发现有些测试用例是过不了的,比若说741。然后我重新思考,发现可以用递归,但是由于思考深度不够,又有一些情况没考虑到,去提交的又数次失败…真的恼火。
由于递归从最开始就没考虑到那种情况,因此改起来特别麻烦,而这不得不使我重新选择一条路出发。所以由此看来啊,做题之前真要静下心来思考,思考范围要广一点。
接下来就说第一种方法,我称之为数学规律法。
1.数学规律法
先举一些简单的例子:
当输入不同的 n 时,对应输出的值:
1 = 0
2 = 1 2 --> 2次//因为需要复制一次,粘贴一次,因此是2
7 = 1 2 3 4 5 6 7 --> 7次// 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 7
12 = 1 2 3 6 12 --> 7次 //2 + 1 + 2 + 2 = 7
18 = 1 2 3 6 9 18 --> 8次 //2 + 1 + 2 + 1 +2 = 8
25 = 1 2 3 4 5 10 15 20 25 --> 10次 //2 + 1 + 1 + 2 +1 + 1 + 1 + 1 = 10
741 = 35次 --> 这个待会讲
既然是数学方法,当然要运用强大的数学规律,我们仔细观察一番会发现:如果是质数那么它的最小操作次数就是它本身,对于非质数,比如说 12
,上面得出 6
次答案的过程我们倒着看分成3个片段,12
首先来看 12 6 如果要成为 12
必须先全部复制再粘贴,也就是说这里会有2次操作;再看 6 3 如果要成为 6
也必须先全部复制再粘贴,也会有2次操作;最后看 3 1 如果要成为 3
需要全部复制、粘贴、粘贴,也就是要3次。我们再来看看这样一个东西:12
除以 2
等于 6
,这里操作次数+2,6
除以 2
等于 3
,这里操作次数+2,3
除以 3
等于 1
,这里操作次数+3。2 + 2 + 3 = 6。你会惊奇的发现:只需要找到能整除n的除数,之后全部加起来就等于最后答案了。
不相信?再来试一个!25
除以 5
等于 5
,操作次数+5;5
除以 5
等于 1
,操作次数+5,最终答案:5 + 5 = 10。是不是感觉有点神奇?其实这就是质因数的分解,25
能分成 5
和 5
。12
能分成 2
和 2
和 3
,因此最小操作数为7。因此最上面的 741
分解质因数为 19
和 13
和 3
,所以其最小操作数为 35
。
这种方法接近双百,附图:
数学规律法代码
class Solution {
public int minSteps(int n) {
int result = 0;
int i;
//当 n 被分解到 1 时,退出循环
while(n != 1){
for( i = 2; i
2.动态规划(LeetCode官方题解)
1.动态规划技巧
先简单说说动态规划的一些技巧吧。
- 确定好dp数组的含义,一定要理解dp[i]所表示的是什么
- 动态规划的数据通常是由前面一个数据推导演变而来的,因此需要得出推导公式
- 最后就是dp数组的初始化了,这个需要额外注意,因为初始化一旦有问题,就会导致最终答案出错
2.思路
举个例子,还是拿 12
来说吧,12 = 1 -> 2 -> 3 -> 6 -> 12
,我们会发现要得出 12
的最小操作次数,需要知道 6
的最小操作次数再加上复制粘贴的次数(2次),进而需要知道 3
的最小操作次数再加上复制粘贴的次数(2次)…总的来说就是如果要找出 i
个 A
,则必定要先找到 i
的因数 j
,而后通过 i / j
次复制粘贴得到 i
个 A
因此会发现这个递推规律:
其中, j | i
表示 j
能整除 i
,i / j
表示复制粘贴的次数。对于每一个 f[i]
只需要等于最小的 f[j] + i / j
。
class Solution {
public int minSteps(int n) {
int[] f = new int[n + 1];
for (int i = 2; i
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