LeetCode 118 杨辉三角 (Java)

发布于:2025-06-09 ⋅ 阅读:(13) ⋅ 点赞:(0)

杨辉三角:递归与记忆化的高效解法

问题描述

给定一个非负整数 numRows,生成杨辉三角的前 numRows 行。杨辉三角的特点是每个数等于其左上方和右上方数之和。

示例

  • 输入:numRows = 5
  • 输出:[[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]

解法分析:递归+记忆化优化

核心思路

杨辉三角的数学定义可表示为递归关系:

f(i,j) = {
    1,                          j=0 或 j=i
    f(i-1,j-1) + f(i-1,j),     其他情况
}

直接递归会导致指数级时间复杂度( O ( 2 n ) O(2^n) O(2n)),通过二维数组存储已计算结果,可将复杂度优化至 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

算法步骤
  1. 初始化结果集:创建 List<List<Integer>> 存储结果
  2. 创建记忆数组:二维数组 triangle 存储计算过的值
  3. 逐行生成
    • 每行创建新数组(长度 = 行号+1)
    • 计算每个位置的值:
      • 边界位置直接设为1
      • 中间位置递归计算并存储
  4. 添加到结果:将每行生成的列表加入结果集

代码实现

class Solution {
    public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        int[][] triangle = new int[numRows][]; // 记忆数组
        
        for(int i = 0; i < numRows; i++) {
            triangle[i] = new int[i+1]; // 初始化当前行
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            
            for(int j = 0; j <= i; j++) {
                int element = element(triangle, i, j); // 获取元素值
                list.add(element);
            }
            result.add(list); // 添加当前行
        }
        return result;
    }

    // 递归计算元素值(带记忆化)
    private int element(int[][] triangle, int i, int j) {
        if(triangle[i][j] > 0) { // 已计算过
            return triangle[i][j];
        }
        
        if(j == 0 || i == j) { // 边界条件
            triangle[i][j] = 1;
            return 1;
        }
        
        // 递归计算:上左元素 + 上右元素
        triangle[i][j] = element(triangle, i-1, j-1) + element(triangle, i-1, j);
        return triangle[i][j];
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
    使用记忆化存储避免重复计算,每个元素仅计算一次
  • 空间复杂度 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
    存储整个杨辉三角的二维数组

迭代解法对比

class Solution {
    public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        
        for(int i = 0; i < numRows; i++) {
            List<Integer> row = new ArrayList<>();
            for(int j = 0; j <= i; j++) {
                if(j == 0 || j == i) {
                    row.add(1); // 边界元素
                } else {
                    // 取上一行的相邻元素
                    int val = result.get(i-1).get(j-1) + result.get(i-1).get(j);
                    row.add(val);
                }
            }
            result.add(row);
        }
        return result;
    }
}

方法对比

方法 时间复杂度 空间复杂度 优势
递归+记忆化 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 直接体现数学定义
迭代 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 代码更简洁,无递归开销

数学特性与应用

  1. 二项式系数:第n行第k个数 = C ( n , k ) C(n,k) C(n,k)
  2. 对称性 C ( n , k ) = C ( n , n − k ) C(n,k) = C(n,n-k) C(n,k)=C(n,nk)
  3. 行和规律:第n行所有数之和 = 2 n − 1 2^{n-1} 2n1
  4. 对角线性质:斜对角线数字构成斐波那契数列

实际应用场景

  • 概率计算(二项分布)
  • 组合数学问题
  • 代数展开系数
  • 计算机图形学(曲面生成)

总结

通过记忆化优化递归解法,我们既保持了数学定义的直观性,又获得了与迭代法相当的效率。杨辉三角作为经典数学概念,其高效生成算法展示了递归优化技术的强大威力。两种解法各有优势:

  • 递归+记忆化:更贴近问题数学定义
  • 迭代法:实现更简洁,无递归开销

理解这两种解法的核心在于掌握递归关系的优化技巧,这对解决动态规划类问题具有重要指导意义。


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