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Given a positive integer n, find the least number of perfect square numbers (for example, 1, 4, 9, 16, ...
) which sum to n.
For example, given n = 12
, return 3
because 12 = 4 + 4 + 4
; given n = 13
, return 2
because 13 = 4 + 9
.
Credits:
Special thanks to @jianchao.li.fighter for adding this problem and creating all test cases.
又是超哥一个人辛苦的更新题目,一个人托起LeetCode免费题的一片天空啊,赞一个~ 这道题说是给我们一个正整数,求它最少能由几个完全平方数组成。这道题是考察四平方和定理,to be honest, 这是我第一次听说这个定理,天啦撸,我的数学是语文老师教的么?! 闲话不多扯,回来做题。先来看第一种很高效的方法,根据四平方和定理,任意一个正整数均可表示为4个整数的平方和,其实是可以表示为4个以内的平方数之和,那么就是说返回结果只有1,2,3或4其中的一个,首先我们将数字化简一下,由于一个数如果含有因子4,那么我们可以把4都去掉,并不影响结果,比如2和8,3和12等等,返回的结果都相同,读者可自行举更多的栗子。还有一个可以化简的地方就是,如果一个数除以8余7的话,那么肯定是由4个完全平方数组成,这里就不证明了,因为我也不会证明,读者可自行举例验证。那么做完两步后,一个很大的数有可能就会变得很小了,大大减少了运算时间,下面我们就来尝试的将其拆为两个平方数之和,如果拆成功了那么就会返回1或2,因为其中一个平方数可能为0. (注:由于输入的n是正整数,所以不存在两个平方数均为0的情况)。注意下面的!!a + !!b这个表达式,可能很多人不太理解这个的意思,其实很简单,感叹号!表示逻辑取反,那么一个正整数逻辑取反为0,再取反为1,所以用两个感叹号!!的作用就是看a和b是否为正整数,都为正整数的话返回2,只有一个是正整数的话返回1,参见代码如下:
解法一:
class Solution { public: int numSquares(int n) { while (n % 4 == 0) n /= 4; if (n % 8 == 7) return 4; for (int a = 0; a * a <= n; ++a) { int b = sqrt(n - a * a); if (a * a + b * b == n) { return !!a + !!b; } } return 3; } };
这道题远不止这一种解法,我们还可以用动态规划Dynamic Programming来做,我们建立一个长度为n+1的一维dp数组,将第一个值初始化为0,其余值都初始化为INT_MAX, i从0循环到n,j从1循环到i+j*j <= n的位置,然后每次更新dp[i+j*j]的值,动态更新dp数组,其中dp[i]表示正整数i能少能由多个完全平方数组成,那么我们求n,就是返回dp[n]即可,也就是dp数组的最后一个数字,参见代码如下:
解法二:
// DP class Solution { public: int numSquares(int n) { vector<int> dp(n + 1, INT_MAX); dp[0] = 0; for (int i = 0; i <= n; ++i) { for (int j = 1; i + j * j <= n; ++j) { dp[i + j * j] = min(dp[i + j * j], dp[i] + 1); } } return dp.back(); } };
下面再来看一种DP解法,这种解法跟上面有些不同,上面那种解法是初始化了整个长度为n+1的dp数字,但是初始化的顺序不定的,而这个种方法只初始化了第一个值为0,那么在循环里计算,每次增加一个dp数组的长度,里面那个for循环一次循环结束就算好下一个数由几个完全平方数组成,直到增加到第n+1个,返回即可,想更直观的看这两种DP方法的区别,建议每次循环后都打印出dp数字的值来观察其更新的顺序,参见代码如下:
解法三:
// DP class Solution { public: int numSquares(int n) { vector<int> dp(1, 0); while (dp.size() <= n) { int m = dp.size(), val = INT_MAX; for (int i = 1; i * i <= m; ++i) { val = min(val, dp[m - i * i] + 1); } dp.push_back(val); } return dp.back(); } };
最后我们来介绍一种递归Recursion的解法,
[LeetCode] Perfect Squares 完全平方数
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原文地址:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4800552.html