[Leetcode]279.完全平方数

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最开始的时候，我想到的动态方程很简单，就是

dp[i]=min(dp[i],dp[i-平方数]+1)

其中i-平方数一定要大于0要不然就会越界。这个思路很简单，举个例子:

dp[5]=min(dp[5-1^2]+1,dp[5-2^2]+1,dp[5])

这表示5可以如下组合：

dp[5] = min(所有组成4的完全平方数+完全平方数1即dp[4]+1, 所有组成1的平方数+完全平方数4即dp[1]+1)

这个方程在初始化dp[0] ,dp[1],dp[2] 和其他的dp为一个大值之后就非常简单了，只需往MAXN迭代就行了，算法的效率为O(nlog n)

原始解法：

class Solution {
public:
    int numSquares(int n) {
        const int MAXN=10000;
        int dp[MAXN+1];
        memset(dp,0x3f3f3f3f,sizeof(dp));
        dp[0]=0;
        dp[1]=1;
        /*1*1=1*/
        dp[2]=2;
        /*1*1+1*1=2*/
        dp[3]=3;
        /*1*1+1*1+1*1=3*/
        dp[4]=1;
        /*2*2=4*/
        for(int i=5;i<=MAXN;i++){
            for(int j=1;i-j*j>=0;j+=1){
                dp[i]=min(dp[i],dp[i-j*j]+1);
            }
        }
        return dp[n];
    }
};

这个算法虽然非常容易实现但效率非常的低，我们依然尝试这个方程，换一个方向去实现。

这次使用了vector来存储dp数组，目的是为了节省空间。在第二层遍历的时候

for (int j=1; i+j*j <= n; j++)

我们通过正向进行遍历算法方便理解。

代码在执行上比原来的代码要快，但是还是没有改变算法的O(nlog n)的效率

class Solution {
public:
    const int MAXN=0x3f3f3f3f;
    int numSquares(int n) {
        vector<int> dp(n+1, MAXN);
        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();
    }
};

我们看一下最高效的解法，这种解法没有用到动态规划而是用数学的方法解决的。我们枚举答案后发现每一个正数必由1-4个完全平方数，没有超过4。这在数学上又叫做[四平方定理][https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%9B%E5%B9%B3%E6%96%B9%E5%92%8C%E5%AE%9A%E7%90%86]

即满足四数平方和定理的数n（一定由四个数构成），必定满足n=4^a(8b+7)

这样我们可以通过定理快速写出如下代码。

class Solution {
public:
int numSquares(int n) {
        // 去除4因子
        while (n % 4 == 0)
            n /= 4;
        // 若除8余7，满足四平方定理，必由4个完全平方数组成
        if (n % 8 == 7)
            return 4;
        // 再尝试将其拆成两个或一个完全平方数
        for (int i=0; i*i <= n; i++) {
            int b = sqrt(n - i*i);
            if (i*i + b*b == n)
                return !!i + !!b;
        }
        return 3;
  }
};

[Leetcode]279.完全平方数

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原文地址：https://www.cnblogs.com/adamwong/p/10202335.html