动态规划解法:
public static int minSteps(int candies) {
int[] dp = new int[candies + 1]; //定义dp数组的大小为candies+1
Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE); //填充数组为最大值
if (candies <= 1) { //判断极端情况,为1 的时候返回0
return 0;
}
dp[0] = 0; //给dp数组的前两位赋值
dp[1] = 0;
for (int i = 2; i <= candies; i++) {
if (i % 2 == 0) { //如果为偶数的时候,分糖果的时候的等式如下
dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i / 2] + 1);
} else { //非偶数的糖果分的方式为 Math.min方法里的dp等式,这里加了两次1的原因是 放入或取出糖果都记为一次
dp[i] = Math.min(dp[i], Math.min(dp[(i + 1) / 2], dp[(i - 1) / 2]) + 1) + 1;
}
}
//System.out.println(Arrays.toString(dp)); //输出dp数组
return dp[candies];
}
递归解法:
private static int minSteps(long candies) {
//递归出口条件
if (candies <= 1) {
return 0;
}
long halfCandies = candies / 2;
if (candies % 2 == 0) { //判断是否是偶数 ,如果是偶数的话,进入下一层递归并对返回值+1记录step
return minStepsHelper(halfCandies) + 1;
} else { //糖果为奇数的情况,取出或放入
return Math.min(minStepsHelper(candies + 1), minStepsHelper(candies - 1)) + 1;
}
}