1480. 一维数组的动态和()

1.题目:

给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为:runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。

请返回 nums 的动态和。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,4]输出:[1,3,6,10]解释:动态和计算过程为 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] 。示例 2:

输入:nums = [1,1,1,1,1]输出:[1,2,3,4,5]解释:动态和计算过程为 [1, 1+1, 1+1+1, 1+1+1+1, 1+1+1+1+1] 。示例 3:

输入:nums = [3,1,2,10,1]输出:[3,4,6,16,17] 

提示:

1 <= nums.length <= 1000-10^6 <= nums[i] <= 10^6

2.分析:简单的动态规划问题,dp[i] = dp[i-1] + nums[i] ;

动规五部曲:

(1)确定dp数组:dp[i]表示0~i相加。

(2)dp数组初始化:dp[0] = nums[0]

(3)确定递推公式:dp[i] = dp[i-1] + nums[i]

(4)确定遍历顺序:略

(5)推导递推公式:略

3.代码:

3.1 暴力法

//JAVA版本
class Solution {
    public int[] runningSum(int[] nums) {
        int length = nums.length;
        int[] sums = new int[length];
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            for (int j = 0; j <= i; j++) {
                sums[i] += nums[j];
            }
        }
        return sums;
    }
}

3.2 动态规划

//JAVA版本
class Solution {
    public int[] runningSum(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0]=nums[0];
        for(int i=1;i<nums.length;i++){
            dp[i]=dp[i-1]+nums[i];
        }
        return dp;
    }
}
//C++版本
class Solution {
public:
    vector<int> runningSum(vector<int>& nums) {
        vector<int> dp(nums.size());
        dp[0] = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            dp[i] = dp[i - 1] + nums[i];
        }
        return dp;
    }
};
————————

1.题目:

给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为:runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。

请返回 nums 的动态和。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,4]输出:[1,3,6,10]解释:动态和计算过程为 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] 。示例 2:

输入:nums = [1,1,1,1,1]输出:[1,2,3,4,5]解释:动态和计算过程为 [1, 1+1, 1+1+1, 1+1+1+1, 1+1+1+1+1] 。示例 3:

输入:nums = [3,1,2,10,1]输出:[3,4,6,16,17] 

提示:

1 <= nums.length <= 1000-10^6 <= nums[i] <= 10^6

2.分析:简单的动态规划问题,dp[i] = dp[i-1] + nums[i] ;

动规五部曲:

(1)确定dp数组:dp[i]表示0~i相加。

(2)dp数组初始化:dp[0] = nums[0]

(3)确定递推公式:dp[i] = dp[i-1] + nums[i]

(4)确定遍历顺序:略

(5)推导递推公式:略

3.代码:

3.1 暴力法

//JAVA版本
class Solution {
    public int[] runningSum(int[] nums) {
        int length = nums.length;
        int[] sums = new int[length];
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            for (int j = 0; j <= i; j++) {
                sums[i] += nums[j];
            }
        }
        return sums;
    }
}

3.2 动态规划

//JAVA版本
class Solution {
    public int[] runningSum(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0]=nums[0];
        for(int i=1;i<nums.length;i++){
            dp[i]=dp[i-1]+nums[i];
        }
        return dp;
    }
}
//C++版本
class Solution {
public:
    vector<int> runningSum(vector<int>& nums) {
        vector<int> dp(nums.size());
        dp[0] = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            dp[i] = dp[i - 1] + nums[i];
        }
        return dp;
    }
};