题目描述
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,1
、4
、9
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:
解法
方法一:动态规划(完全背包)
我们定义 $f[i][j]$ 表示使用数字 $1, 2, \cdots, i$ 的完全平方数组成和为 $j$ 的最少数量。初始时 $f[0][0] = 0$,其余位置的值均为正无穷。
我们可以枚举使用的最后一个数字的数量 $k$,那么:
$$
f[i][j] = \min(f[i - 1][j], f[i - 1][j - i^2] + 1, \cdots, f[i - 1][j - k \times i^2] + k)
$$
其中 $i^2$ 表示最后一个数字 $i$ 的完全平方数。
不妨令 $j = j - i^2$,那么有:
$$
f[i][j - i^2] = \min(f[i - 1][j - i^2], f[i - 1][j - 2 \times i^2] + 1, \cdots, f[i - 1][j - k \times i^2] + k - 1)
$$
将二式代入一式,我们可以得到以下状态转移方程:
$$
f[i][j] = \min(f[i - 1][j], f[i][j - i^2] + 1)
$$
最后答案即为 $f[m][n]$。
时间复杂度 $O(m \times n)$,空间复杂度 $O(m \times n)$。其中 $m$ 为 $sqrt(n)$ 的整数部分。
注意到 $f[i][j]$ 只与 $f[i - 1][j]$ 和 $f[i][j - i^2]$ 有关,因此我们可以将二维数组优化为一维数组,空间复杂度降为 $O(n)$。
相似题目:
| class Solution:
def numSquares(self, n: int) -> int:
m = int(sqrt(n))
f = [[inf] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
f[0][0] = 0
for i in range(1, m + 1):
for j in range(n + 1):
f[i][j] = f[i - 1][j]
if j >= i * i:
f[i][j] = min(f[i][j], f[i][j - i * i] + 1)
return f[m][n]
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19 | class Solution {
public int numSquares(int n) {
int m = (int) Math.sqrt(n);
int[][] f = new int[m + 1][n + 1];
for (var g : f) {
Arrays.fill(g, 1 << 30);
}
f[0][0] = 0;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
for (int j = 0; j <= n; ++j) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
if (j >= i * i) {
f[i][j] = Math.min(f[i][j], f[i][j - i * i] + 1);
}
}
}
return f[m][n];
}
}
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18 | class Solution {
public:
int numSquares(int n) {
int m = sqrt(n);
int f[m + 1][n + 1];
memset(f, 0x3f, sizeof(f));
f[0][0] = 0;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
for (int j = 0; j <= n; ++j) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
if (j >= i * i) {
f[i][j] = min(f[i][j], f[i][j - i * i] + 1);
}
}
}
return f[m][n];
}
};
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21 | func numSquares(n int) int {
m := int(math.Sqrt(float64(n)))
f := make([][]int, m+1)
const inf = 1 << 30
for i := range f {
f[i] = make([]int, n+1)
for j := range f[i] {
f[i][j] = inf
}
}
f[0][0] = 0
for i := 1; i <= m; i++ {
for j := 0; j <= n; j++ {
f[i][j] = f[i-1][j]
if j >= i*i {
f[i][j] = min(f[i][j], f[i][j-i*i]+1)
}
}
}
return f[m][n]
}
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16 | function numSquares(n: number): number {
const m = Math.floor(Math.sqrt(n));
const f: number[][] = Array(m + 1)
.fill(0)
.map(() => Array(n + 1).fill(1 << 30));
f[0][0] = 0;
for (let i = 1; i <= m; ++i) {
for (let j = 0; j <= n; ++j) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
if (j >= i * i) {
f[i][j] = Math.min(f[i][j], f[i][j - i * i] + 1);
}
}
}
return f[m][n];
}
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16 | impl Solution {
pub fn num_squares(n: i32) -> i32 {
let (row, col) = ((n as f32).sqrt().floor() as usize, n as usize);
let mut dp = vec![vec![i32::MAX; col + 1]; row + 1];
dp[0][0] = 0;
for i in 1..=row {
for j in 0..=col {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
if j >= i * i {
dp[i][j] = std::cmp::min(dp[i][j], dp[i][j - i * i] + 1);
}
}
}
dp[row][col]
}
}
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方法二
| class Solution:
def numSquares(self, n: int) -> int:
m = int(sqrt(n))
f = [0] + [inf] * n
for i in range(1, m + 1):
for j in range(i * i, n + 1):
f[j] = min(f[j], f[j - i * i] + 1)
return f[n]
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14 | class Solution {
public int numSquares(int n) {
int m = (int) Math.sqrt(n);
int[] f = new int[n + 1];
Arrays.fill(f, 1 << 30);
f[0] = 0;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
for (int j = i * i; j <= n; ++j) {
f[j] = Math.min(f[j], f[j - i * i] + 1);
}
}
return f[n];
}
}
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15 | class Solution {
public:
int numSquares(int n) {
int m = sqrt(n);
int f[n + 1];
memset(f, 0x3f, sizeof(f));
f[0] = 0;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
for (int j = i * i; j <= n; ++j) {
f[j] = min(f[j], f[j - i * i] + 1);
}
}
return f[n];
}
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14 | func numSquares(n int) int {
m := int(math.Sqrt(float64(n)))
f := make([]int, n+1)
for i := range f {
f[i] = 1 << 30
}
f[0] = 0
for i := 1; i <= m; i++ {
for j := i * i; j <= n; j++ {
f[j] = min(f[j], f[j-i*i]+1)
}
}
return f[n]
}
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| function numSquares(n: number): number {
const m = Math.floor(Math.sqrt(n));
const f: number[] = Array(n + 1).fill(1 << 30);
f[0] = 0;
for (let i = 1; i <= m; ++i) {
for (let j = i * i; j <= n; ++j) {
f[j] = Math.min(f[j], f[j - i * i] + 1);
}
}
return f[n];
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13 | impl Solution {
pub fn num_squares(n: i32) -> i32 {
let (row, col) = ((n as f32).sqrt().floor() as usize, n as usize);
let mut dp = vec![i32::MAX; col + 1];
dp[0] = 0;
for i in 1..=row {
for j in i * i..=col {
dp[j] = std::cmp::min(dp[j], dp[j - i * i] + 1);
}
}
dp[col]
}
}
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