回溯和动态规划

力扣刷题每天写个一道大概有个一个月左右了,主要写了回溯和动态规划这两个算法,回溯个人感觉比较的简单好理解,大体上就是利用递归,每次输入起始点,终点和一些相关变量,并在终点时将符合条件的元素加入到结果中,是一种暴力遍历所有可能类型,并将符合条件的解挑选出来的解法。动画规划相比于回溯来说时间复杂度和空间复杂度一般情况下都较低,但是比较考验思维逻辑能力,面对不同的问题的时候较为的复杂,对于个人来讲还未理解的明白,它的主要点在于找到n和n-1或之前的元素之前的关系,相当于每一步时都拿前面一步记录好的最优解和当前能取到的最优解相比较,得出最优解。
在此记录一道回溯解决的简单问题和一道动态规划解决的简单问题

回溯(力扣22 括号生成)

题目链接

https://leetcode-cn.com/problems/generate-parentheses/

此题的解法中有人给出了动态的规划的解法,思路很清晰非常强

class Solution {
public:
    vector<string> generateParenthesis(int n) {
        vector<string> res;
        int left = 0;
        int right = 0;
        string s = "";
        backTrack(left, right,n, s, res);
        return res;
    }
    void backTrack(int left, int right, int n, string s, vector<string> &res) {
        if(left==n&&right==n){
            res.emplace_back(s);
            return;
        }
        if(right<left&&left<n){
            backTrack(left+1, right,n, s+"(", res);
            backTrack(left, right+1,n, s+")", res);
        }else if(right<left&&left==n){
            backTrack(left, right+1,n, s+")", res);
        }else {
            backTrack(left+1, right,n, s+"(", res);
        }
    }
};

动态规划(力扣62 不同路径)

题目链接

https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths/

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