4th homework

4th/homework_1/id_80/MinimumPathSum.java

@@ -0,0 +1,54 @@
+
+class Solution {
+    public int minPathSum(int[][] grid) {
+        // 比较典型的dp, 找最小。
+        // 应该是需要dfs?全盘dfs吗？好像是需要额。
+        // 方式一是dfs,全盘遍历，记录最小值。
+        // 方式二是dp. 从最底层元素往回找，更新每个元素的值。最小值则是对于起点元素，求出其右边的值和下边的值，哪个更小，然后加上自己，就是返回值。
+        // dp的优势在于，减少了重复计算。 其实可以从头开始遍历， O(m*n)
+
+
+        if(grid == null || grid.length == 0) {
+            return -1; //应该是不会出现这种情况。
+        }
+
+        int m = grid.length;
+        int n = grid[0].length;
+
+        int [][] memo = new int [m][n];
+        memo[m-1][n-1] = grid[m-1][n-1];
+
+        for (int i=m-1; i>= 0;i--) {
+            for(int j=n-1;j>=0; j--) {
+                if (j == n-1 && i == m-1) {
+                    continue;
+                }
+                memo[i][j] = getMin(grid, memo, i, j);
+            }
+        }
+
+        return memo[0][0];
+
+    }
+
+    private int getMin(int[][] grid,int[][] memo, int i, int j) {
+
+
+        int ret = 0;
+        if(i<grid.length-1&&j<grid[0].length -1) {
+            ret = Math.min(memo[i+1][j],memo[i][j+1]) + grid[i][j];
+        } else if (i<grid.length - 1 && j == grid[0].length-1) {   //在最右边一列
+            ret = memo[i+1][j] + grid[i][j];
+        } else { //在最下面一行
+             ret = memo[i][j+1] + grid[i][j];
+        }
+
+        return ret;
+
+
+    }
+
+
+
+
+}

4th/homework_2/id_80/BestTimeToSellStock.java

@@ -0,0 +1,22 @@
+
+class Solution {
+    // 这个算dp?
+    public int maxProfit(int[] prices) {
+
+        if(prices == null || prices.length == 0) {
+            return 0;
+        }
+
+        int min = prices[0];
+        int ret = 0;
+
+        for(int i=1; i<prices.length; i++) {
+
+            ret = Math.max(ret, prices[i] - min);
+            min = Math.min(min, prices[i]);
+
+        }
+        return ret;
+
+    }
+}

4th/homework_3/id_80/Stock2.java

@@ -0,0 +1,20 @@
+
+class Solution {
+    public int maxProfit(int[] prices) {
+        // 没思路 啊?
+        // 多次买入卖出。
+
+        // 只能dp吧？贪心估计算出来不是全局最优。
+        //可以考虑，以每个节点为买入点，一直遍历到结尾，求出其所有可能的卖出点。但是这样是单次的吧，第二次买入点了？
+        // 想不出来，看答案了。
+
+        // 艹尼玛！！！看了答案，好简单啊！！！
+
+        int total = 0;
+    for (int i=0; i< prices.length-1; i++) {
+        if (prices[i+1]>prices[i]) total += prices[i+1]-prices[i];
+    }
+
+    return total;
+    }
+}

4th/homework_4/id_80/ClimbStairs.java

@@ -0,0 +1,37 @@
+
+
+class Solution {
+
+
+    public int climbStairs(int n) {
+
+        // 一共n阶台阶
+        // 每次一阶或者两阶
+        // 共有几种方式完成攀登。
+
+        // 感觉和生成括号有点类似。
+        // dfs? --> 超时了。
+        // 二分搜索后相乘？  --》应该是这个思路。 --->操蛋了。
+
+        //根据test发现，其实是个fib数列。我曹了。 --> 原理是，到达最后一个节点的方法，只有两种，即从倒数第二个到达，和从倒数第三个到达
+
+        if (n ==1) {
+            return 1;
+        } if(n == 2) {
+            return 2;
+        }
+        int [] result = new int [n];
+        result[0] =1;
+        result[1]=2;
+
+        for (int i=2; i<n ; i++) {
+            result[i] = result[i-1]+result[i-2];
+        }
+        return result[n-1];
+
+    }
+
+
+
+
+}

4th/homework_5/id_80/Robber.java

@@ -0,0 +1,37 @@
+
+class Solution {
+    public int rob(int[] nums) {
+
+        // 题意是还算简单易懂，但是怎么个做法了。
+
+        // 求max。
+
+        // 直接遍历，按单双数是有问题的。
+
+        //其实是不是只有四种情况，以1或2为起点，然后3/4和 4/5变成了可以选择的选项？
+        //求出最大值，一直更新最大值即可。
+        //这个算dfs吧
+
+        // 那dp了？想不出来dp有什么招啊！ dfs肯定又超时。
+
+        //最后两家肯定抢一家。
+        // 好了，只想出了low的dfs.
+        if(nums == null || nums.length ==0) {
+            return 0;
+        }
+
+    // 有个关系在这。
+        for(int i=0; i<nums.length; i++) {
+            if (i==0) {
+                continue;
+            } 
+            if(i ==1) {
+                nums[1] = Math.max(nums[0], nums[1]); 
+                continue;
+            }
+            nums[i] = Math.max(nums[i-2] +nums[i], nums[i-1]);
+        }
+
+        return nums[nums.length -1];
+    }
+}

4th/homework_6/id_80/Triangle.java

@@ -0,0 +1,31 @@
+
+class Solution {
+
+    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
+
+        // dp
+        // 从下至上，修改没一个值。
+        if(triangle == null ||triangle.size() == 0) {
+            return 0;
+        }
+
+        int len = triangle.size();
+
+        for(int i=len - 2; i>=0; i--) {
+            List<Integer> list = triangle.get(i);
+            List<Integer> list2 = triangle.get(i+1);
+
+            for(int j =0;j< list.size(); j++) {
+                list.set(j, Math.min(list2.get(j), list2.get(j+1)) + list.get(j)); 
+            }
+
+        }
+        return triangle.get(0).get(0);
+
+
+
+    }
+
+}
+
+

4th/homework_7/id_80/MaximumProductSubarray.java

@@ -0,0 +1,42 @@
+
+class Solution {
+    public int maxProduct(int[] nums) {
+
+        //1. 求乘积. 0也可以考虑进去的，关键要考虑负数的问题。 --》 忘了。还要是相邻的。
+        //2. dfs怎么搞？
+        // dp又怎么搞？ 如何找到要递推的东西？
+
+        //想不出来。 负数的位置让我找不出任何规律。
+
+        //看答案。
+
+
+        int r = nums[0];
+        int n = nums.length;
+    // imax/imin stores the max/min product of
+    // subarray that ends with the current number A[i]
+    for (int i = 1, imax = r, imin = r; i < n; i++) {
+        // multiplied by a negative makes big number smaller, small number bigger
+        // so we redefine the extremums by swapping them
+        if (nums[i] < 0) {
+            int temp = imin;
+            imin = imax;
+            imax = temp;
+        }
+
+
+        // max/min product for the current number is either the current number itself
+        // or the max/min by the previous number times the current one
+        imax = Math.max(nums[i], imax * nums[i]);
+        imin = Math.min(nums[i], imin * nums[i]);
+
+        // the newly computed max value is a candidate for our global result
+        r = Math.max(r, imax);
+    }
+    return r;
+
+
+
+
+    }
+}

4th/homework_8/id_80/Robber2.java

@@ -0,0 +1,54 @@
+
+class Solution {
+    public int rob(int[] nums) {
+
+        // 直接拿1 的答案过来套， 因为有了环，所以要么终点往前移一个，要么起点往后移一个。
+        //
+
+        if(nums == null || nums.length ==0) {
+            return 0;
+        }
+        if(nums.length == 1){
+            return nums[0];
+        }
+        if(nums.length == 2) {
+            return Math.max(nums[0], nums[1]);
+        }
+
+
+
+        int max[] = new int[nums.length-1];
+        int max2[] = new int[nums.length -1];
+
+        for(int i=0; i<nums.length -1; i++) {
+            if (i==0) {
+                max[0] = nums[0];
+                continue;
+            } 
+            if(i ==1) {
+                max[1] = Math.max(nums[0], nums[1]); 
+                continue;
+            }
+            max[i] = Math.max(max[i-2] +nums[i], max[i-1]);
+        }
+
+        for(int i=1; i<nums.length ; i++) {
+            if (i==1) {
+                max2[0] = nums[1];
+                continue;
+            } 
+            if(i ==2) {
+                max2[1] = Math.max(nums[1], nums[2]); 
+                continue;
+            }
+            max2[i-1] = Math.max(max2[i-3] +nums[i], max2[i-2]);
+        }
+
+        return Math.max(max[max.length -1], max2[max.length-1]);
+
+
+
+
+
+    }
+}

4th/homework_9/id_80/CoinChange.java

@@ -0,0 +1,48 @@
+
+
+class Solution {
+
+    private HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
+
+        // 刷硬币的问题
+        //用多少次硬币能解决问题。
+        // 解决问题的标志是什么？--》 关键得找出这个状态转移方程来。
+
+        // 想不出来，超时了，看答案。
+
+        //递归往回找。 StackOverFlow了。。
+
+
+        // 说实话想不通。
+        // 看代码都有点看不懂。。
+
+        // 多看了几遍答案，现在来自己手写。
+        if(amount == 0) {
+            return 0;
+        }
+        if(map.get(amount) != null){
+            return map.get(amount);
+        }
+
+        int min = Integer.MAX_VALUE;  // 其实只要比amount大就可以了。
+        for (int coin : coins) {
+            int current = 0;
+            if (amount >= coin) {
+                int next = coinChange(coins, amount - coin);
+                if(next >=0) {
+                    current = next + 1;
+                }
+            }
+
+            if(current > 0) {
+                //说明至少找到了。要去找最小的了。
+                min = Math.min(min, current);
+            }
+        }
+
+        int finalCount = (min==Integer.MAX_VALUE) ? -1 : min;
+        map.put(amount,finalCount);
+        return finalCount;
+}
+}