LeetCode279 完全平方数

完全平方数 是一个整数,其值等于另一个整数的平方;换句话说,其值等于一个整数自乘的积。例如,14916 都是完全平方数,而 311 不是。

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

提示:

  • 1 <= n <= 104

MySolution

采用回溯算法,爆内存了,寄!

class Solution {

    int min_num;

    public int numSquares(int n) {
        this.min_num = n;

        int t = (int) Math.ceil(Math.sqrt(n));
        List<Integer> list = new ArrayList<>();

        for (int i = t; i >= 1; i--) {
            backtrack(n, i, list);
            list.clear();
        }
        return min_num;
    }

    public void backtrack(int n, int i, List<Integer> state) {
        if (n - i * i > 0) {
            state.add(i * i);
            n = n - i * i;
            for (int j = (int) Math.ceil(Math.sqrt(n)); j >= 1; j--) {
                if (n - j * j >= 0) {
                    backtrack(n, j, state);
                }
            }
        }
        if (n - i * i == 0) {
            state.add(i * i);
            System.out.println(state);
            min_num = Math.min(min_num, state.size());
        }
    }
}

Solution

  1. 首先初始化长度为 n+1 的数组 dp,每个位置都为 0
  2. 如果 n 为 0,则结果为 0
  3. 对数组进行遍历,下标为 i,每次都将当前数字先更新为最大的结果,即 dp[i]=i,比如 i=4,最坏结果为 4=1+1+1+1 即为 4 个数字
  4. 动态转移方程为:dp[i] = MIN(dp[i], dp[i - j * j] + 1),i 表示当前数字,j*j 表示平方数,时间复杂度:O(n∗sqrt(n)),sqrt 为平方根
class Solution {
    public int numSquares(int n) {
        int[] dp = new int[n + 1]; // 默认初始化值都为0
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            dp[i] = i; // 最坏的情况就是每次+1
            for (int j = 1; i - j * j >= 0; j++) {
                dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - j * j] + 1); // 动态转移方程
            }
        }
        return dp[n];
    }
}