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LeetCode Hot100刷题——完全平方数

2025/6/6 10:15:32 来源:https://blog.csdn.net/2301_77021913/article/details/148407481  浏览:    关键词:LeetCode Hot100刷题——完全平方数

279. 完全平方数

给你一个整数 n ,返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。

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,149 和 16 都是完全平方数,而 3 和 11 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 <= 10^4

思路分析

本题要求将整数 n 分解为若干个完全平方数的和,并返回所需完全平方数的最少数量。这是一个经典的动态规划问题,可以类比为完全背包问题。

  • 物品:完全平方数(如1,4,9,16...),每个物品可以无限次使用
  • 背包容量:目标整数n。
  • 目标:恰好装满背包所需的最少物品数量。

动态规划步骤

  1. 状态定义:定义 dp[i] 表示和为 i 时所需的最少完全平方数数量。
  2. 初始化:
    1. dp[0] = 0(和为0时不需要任何平方数)。
    2. 其他位置初始化为一个较大的值(如 n + 1),因为最多由 n 个1组成。(因为要求最小值,所以初始化为一个大于可能最大值的数,比如n+1,因为最多就是n个1相加)。
  3. 状态转移:
    1. 对于每个 i(从1到n),遍历所有可能的平方数 j * j(其中 j * j <= i)。
    2. 状态转移方程:dp[i] = min(dp[i], dp[i - j * j] + 1)。
  4. 最终结果:dp[n]即为答案。

优化

  • 内层循环只需遍历 j 从 1 到 sqrt(i) ,避免无效计算。
  • 时间复杂度:O(n√n),空间复杂度:O(n)。

完整代码

class Solution {public int numSquares(int n) {// 创建dp数组,dp[i]表示和为i所需的最少完全平方数的个数int[] dp = new int[n + 1];// 初始化dp数组,初始值设为n+1(一个大于最大可能值的数)for(int i = 0; i <= n; i++){dp[i] = n + 1;      // 初始化为最大值}dp[0] = 0;// 动态规划填表for(int i = 1; i <= n; i++){// 遍历所有平方数 j*j(j从1开始,直到 j*j<=i)for(int j = 1; j * j <= i; j++){dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - j * j] + 1);}}// 返回结果return dp[n];}
}

代码解析

  1. 初始化

    • dp[0] = 0 表示和为 0 时不需要任何平方数。

    • 其他 dp[i] 初始化为 n + 1(因为最多需要 n 个 1,所以 n + 1 是一个安全的上界)。

  2. 动态规划填表

    • 外层循环遍历 i 从 1 到 n,计算每个 i 所需的最少平方数。

    • 内层循环遍历所有可能的平方数 j * jj 从 1 开始,直到 j * j > i 停止)。

    • 对于每个 j,尝试使用平方数 j * j,更新 dp[i] 为 dp[i - j * j] + 1 的最小值。

  3. 返回结果

    • 最终 dp[n] 存储了和为 n 所需的最少完全平方数数量。

示例验证

  • 示例 1(n = 12):

    • 计算过程:dp[12] = min(dp[11]+1, dp[8]+1, dp[3]+1) → 最终得到 3(4+4+4)。

  • 示例 2(n = 13):

    • 计算过程:dp[13] = min(dp[12]+1, dp[9]+1, dp[4]+1) → 最终得到 2(4+9)。

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