leetcode279 完全平方数
367. 有效的完全平方数
给定一个正整数 num,编写一个函数,如果 num 是一个完全平方数,则返回 True,否则返回 False。
说明:不要使用任何内置的库函数,如 sqrt。
示例 1:
输入:16
输出:True
示例 2:
输入:14
输出:False
思路1:
牛顿迭代法:
最快的是用一个公式:1+3+5+7+ … + (2n-1) = n^2
等差数列求和公式可得:
class Solution { public: bool isPerfectSquare(int num) { int n=1; while(num>0) { num-=n; n+=2; } return num==0; } };
思路2:
二分查找的思路
class Solution { public: bool isPerfectSquare(int num) { long long left = 0,right = num; while(left<=right){ long long mid = left+(right-left)/2; long long t=mid*mid; if(t==num){ return true; }else if(t<num){ left = mid+1; }else{ right = mid-1; } } return false; } };
279. 完全平方数
题目描述:
给定正整数 n,找到若干个完全平方数(比如 1, 4, 9, 16, ...)使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少。
示例 1:
输入: n = 12
输出: 3
解释: 12 = 4 + 4 + 4.
示例 2:
输入: n = 13
输出: 2
解释: 13 = 4 + 9.
思路1:
动态规划思路:
时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(n)。
dp(n)表示凑成n的完全平方数的个数,类似于背包问题,去掉一个完全平方数后的最小完全平方数的个数 再 加上1,就是整体最小完全平方数的个数;
思路清楚了,其实代码很好写,注意不要产生越界就好了;
状态方程:
dp(n) = 1 + min{
dp(n-1^2), dp(n-2^2), dp(n-3^2), dp(n-4^2), ... , dp(n-k^2) //(k为满足k^2<=n的最大的k)
}
class Solution { public: int numSquares(int n) { // 初始化为大一点的数,不影响后序计算 vector<int> dp(n+1,n); dp[0]=0; dp[1]=1; for(int i=2;i<n+1;i++){ int temp = n; for(int j=1;j*j<=i;j++){ temp = min(dp[i-j*j],temp); } dp[i]=temp+1; } return dp[n]; } };
思路2:最短路径法
这道题看起来有点像贪心算法,但是如果运用贪心算法的话 12 = 3*3 + 1*1 + 1*1,那么返回结果是4,但是实际上的返回结果是3。
转换思路,时间上这道题相当于一个图,共计有n+1个顶点,分别是从0到n这n个整数,其中两个顶点满足差值绝对值为平方数才可以连接,
最终求得的结果实际上就是n到0的最短路径。
广度优先遍历,谁先找到为tmp值为0的点,谁先返回step;
class Solution { public: int numSquares(int n) { queue< pair<int,int>> q; //剩余数,步数 q.push( make_pair(n,0) ); vector<bool> visited (n ,false); //[0..n-1]是否被访问过得标志位 while(!q.empty()){ int num = q.front().first; int step = q.front().second; q.pop(); int i = 1; //存储各种可能的节点,step数值都是统一的 while(num - i * i >= 0){ int tmp = num - i * i; if(tmp == 0) return step + 1; if(tmp > 0){ // 判断是否被访问过,已经被加入过路径过 if(visited[tmp] == false){ q.push(make_pair(tmp,step + 1)); visited[tmp] = true; } } i++; } } return 0; } };