把这个public static int minNumberInRotateArray(int n[][]) { int max = 0; int dp[][] = new int[n.length][n.length]; dp[0][0] = n[0][0]; for(int i=1;i<n.length;i++){ for(int j=0;j<=i;j++){ if(j==0){ //如果是第一列,直接跟他上面数字相加 dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j]; }else{ //如果不是第一列,比较他上面跟上面左面数字谁大,谁大就跟谁相加,放到这个位置 dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j]; } max = Math.max(dp[i][j], max); } } return max; }翻译成C语言形式
时间: 2023-09-27 15:04:43 浏览: 54
以下是将Java代码翻译成C语言的形式:
```
int minNumberInRotateArray(int n[][n]) {
int max = 0;
int dp[n][n];
dp[0][0] = n[0][0];
for(int i = 1; i < n; i++) {
for(int j = 0; j <= i; j++) {
if(j == 0) {
dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j];
} else {
dp[i][j] = max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j];
}
max = max(dp[i][j], max);
}
}
return max;
}
```
请注意,这里的max函数需要自己实现,可以使用标准库中的max函数,也可以手动编写一个比较大小的函数。此外,Java中的数组下标从0开始,而C语言中的数组下标从1开始,因此在翻译时需要注意索引的转换。
相关问题
public static int minNumberInRotateArray(int n[][]) { int max = 0; int dp[][] = new int[n.length][n.length]; dp[0][0] = n[0][0]; for(int i=1;i<n.length;i++){ for(int j=0;j<=i;j++){ if(j==0){ //如果是第一列,直接跟他上面数字相加 dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j]; }else{ //如果不是第一列,比较他上面跟上面左面数字谁大,谁大就跟谁相加,放到这个位置 dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j]; } max = Math.max(dp[i][j], max); } } return max; }
这段代码是一个求二维数组中从左上角到右下角的所有路径中数字和的最大值的问题。这个问题可以使用动态规划来解决。
具体来说,代码中的dp数组表示从左上角到达当前位置的最大数字和。初始化时,将dp[0][0]赋值为n[0][0],表示从左上角到达左上角的数字和就是左上角的数字本身。
然后,从第二行开始,对于每个位置(i, j),如果它是第一列,那么它只能从上面的数字转移过来,所以dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j];如果它不是第一列,那么它可以从上面或者上面左面的数字转移过来,所以dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j]。最后,遍历dp数组,找到最大的数字和,就是从左上角到右下角的所有路径中数字和的最大值。
需要注意的是,这个算法的时间复杂度是O(n^2),其中n表示二维数组的边长。
public static int charge(int[] coins, int money){ int coinsKinds = coins.length; int[][] dp = new int[coinsKinds + 1][money + 1]; for(int a = 0; a <= coinsKinds;a++) dp[a][0] = 0; for(int b = 0; b <= money; b++) dp[0][b] = Integer.MAX_VALUE; for(int i = 1; i <=money; i++){ for(int j = 1; j <= coins.length; j++){ if(i < coins[j-1]){ dp[j][i] = dp[j - 1][i]; continue; } int numberC = dp[j - 1][i]; int numberD = dp[j][i - coins[j-1]] + 1; dp[j][i] = numberC < numberD ? numberC : numberD; } } return dp[coinsKinds][money]; } ,对这段代码经行算法时间复杂度分析
这段代码使用了动态规划算法来解决硬币找零问题,时间复杂度为 O(coins.length * money)。
具体的分析如下:
- 首先,代码中有三个 for 循环,因此时间复杂度的下限为 O(money * coins.length)。
- 内部的两个 for 循环分别对应 coins 和 money,因此时间复杂度为 O(coins.length * money)。
- 在内部的两个 for 循环中,每次都进行了一次判断和一次赋值操作,因此时间复杂度为 O(1)。
- 因此,整个算法的时间复杂度为 O(coins.length * money)。
总之,这段代码的时间复杂度为 O(coins.length * money)。
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