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<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ"><img src="https://img.shields.io/badge/知识星球-代码随想录-blue" alt=""></a>
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<p align="center"><strong>欢迎大家参与本项目，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 动态规划：一样的套路，再求一次完全平方数
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## 279.完全平方数
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题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/perfect-squares/
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给定正整数 n，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, ...）使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少。
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给你一个整数 n ，返回和为 n 的完全平方数的 最少数量 。
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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。
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示例 1：
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输入：n = 12
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输出：3
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解释：12 = 4 + 4 + 4
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示例 2：
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输入：n = 13
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输出：2
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解释：13 = 4 + 9
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提示：
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* 1 <= n <= 10^4
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## 思路
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可能刚看这种题感觉没啥思路，又平方和的，又最小数的。
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**我来把题目翻译一下：完全平方数就是物品（可以无限件使用），凑个正整数n就是背包，问凑满这个背包最少有多少物品？**
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感受出来了没，这么浓厚的完全背包氛围，而且和昨天的题目[动态规划：322. 零钱兑换](https://mp.weixin.qq.com/s/dyk-xNilHzNtVdPPLObSeQ)就是一样一样的！
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动规五部曲分析如下：
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1. 确定dp数组（dp table）以及下标的含义
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**dp[i]：和为i的完全平方数的最少数量为dp[i]**
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2. 确定递推公式
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dp[j] 可以由dp[j - i * i]推出， dp[j - i * i] + 1 便可以凑成dp[j]。
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此时我们要选择最小的dp[j]，所以递推公式：dp[j] = min(dp[j - i * i] + 1, dp[j]);
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3. dp数组如何初始化
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dp[0]表示 和为0的完全平方数的最小数量，那么dp[0]一定是0。
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有同学问题，那0 * 0 也算是一种啊，为啥dp[0] 就是 0呢？
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看题目描述，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, ...），题目描述中可没说要从0开始，dp[0]=0完全是为了递推公式。
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非0下标的dp[j]应该是多少呢？
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从递归公式dp[j] = min(dp[j - i * i] + 1, dp[j]);中可以看出每次dp[j]都要选最小的，**所以非0下标的dp[i]一定要初始为最大值，这样dp[j]在递推的时候才不会被初始值覆盖**。
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4. 确定遍历顺序
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我们知道这是完全背包，
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如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包。
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如果求排列数就是外层for遍历背包，内层for循环遍历物品。
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在[动态规划：322. 零钱兑换](https://mp.weixin.qq.com/s/dyk-xNilHzNtVdPPLObSeQ)中我们就深入探讨了这个问题，本题也是一样的，是求最小数！
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**所以本题外层for遍历背包，里层for遍历物品，还是外层for遍历物品，内层for遍历背包，都是可以的！**
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我这里先给出外层遍历背包，里层遍历物品的代码：
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```C++
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vector<int> dp(n + 1, INT_MAX);
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dp[0] = 0;
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for (int i = 0; i <= n; i++) { // 遍历背包
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for (int j = 1; j * j <= i; j++) { // 遍历物品
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dp[i] = min(dp[i - j * j] + 1, dp[i]);
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}
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}
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```
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5. 举例推导dp数组
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已输入n为5例，dp状态图如下：
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dp[0] = 0
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dp[1] = min(dp[0] + 1) = 1
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dp[2] = min(dp[1] + 1) = 2
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dp[3] = min(dp[2] + 1) = 3
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dp[4] = min(dp[3] + 1, dp[0] + 1) = 1
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dp[5] = min(dp[4] + 1, dp[1] + 1) = 2
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最后的dp[n]为最终结果。
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## C++代码
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以上动规五部曲分析完毕C++代码如下：
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```C++
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// 版本一
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class Solution {
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public:
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int numSquares(int n) {
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vector<int> dp(n + 1, INT_MAX);
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dp[0] = 0;
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for (int i = 0; i <= n; i++) { // 遍历背包
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for (int j = 1; j * j <= i; j++) { // 遍历物品
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||
dp[i] = min(dp[i - j * j] + 1, dp[i]);
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}
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}
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return dp[n];
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}
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};
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```
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同样我在给出先遍历物品，在遍历背包的代码，一样的可以AC的。
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```C++
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// 版本二
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class Solution {
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public:
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int numSquares(int n) {
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vector<int> dp(n + 1, INT_MAX);
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||
dp[0] = 0;
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for (int i = 1; i * i <= n; i++) { // 遍历物品
|
||
for (int j = 1; j <= n; j++) { // 遍历背包
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if (j - i * i >= 0) {
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dp[j] = min(dp[j - i * i] + 1, dp[j]);
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}
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}
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||
}
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return dp[n];
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}
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||
};
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```
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## 总结
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如果大家认真做了昨天的题目[动态规划：322. 零钱兑换](https://mp.weixin.qq.com/s/dyk-xNilHzNtVdPPLObSeQ)，今天这道就非常简单了，一样的套路一样的味道。
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但如果没有按照「代码随想录」的题目顺序来做的话，做动态规划或者做背包问题，上来就做这道题，那还是挺难的！
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经过前面的训练这道题已经是简单题了，哈哈哈
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## 其他语言版本
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Java：
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```Java
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class Solution {
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public int numSquares(int n) {
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int max = Integer.MAX_VALUE;
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int[] dp = new int[n + 1];
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//初始化
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for (int j = 0; j <= n; j++) {
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dp[j] = max;
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}
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//当和为0时，组合的个数为0
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dp[0] = 0;
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for (int i = 1; i * i <= n; i++) {
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||
for (int j = i * i; j <= n; j++) {
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if (dp[j - i * i] != max) {
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dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - i * i] + 1);
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||
}
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||
}
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||
}
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||
return dp[n];
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||
}
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||
}
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||
```
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Python：
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Go：
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* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
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* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
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* 知识星球：[代码随想录](https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ)
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<div align="center"><img src=../pics/公众号.png width=450 alt=> </img></div>
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