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每日算法系列【LeetCode 312】戳气球
阅读量:706 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1220 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

我们需要设计一个动态规划算法来解决这个问题。我们将通过递增地处理区间长度,并在每个区间内尝试每个潜在的戳破点,计算最大硬币数。

方法思路

  • 问题分析

    • 每个气球的序号是连续的,戳破一个气球会将左右两个相邻气球合并。
    • 最大硬币数由每个被戳破气球的贡献以及左右子区间的最大值之和决定。
    • 我们需要找到一个顺序,使得总硬币数最大化。
  • 动态规划策略

    • 使用一个二维数组dp[l][r]表示区间 [l, r] 的最大硬币数。
    • 初始化时,将数组前后各添加一个1,以避免处理边界时的索引问题。
    • 从最小区间开始逐步处理,直到整个数组。
  • 状态转移

    • 对于每个区间 [i, j],考虑将某个气球 k 戳破,计算贡献值。
    • dp[i][j] 取区间内部最优解与贡献值的最大值。
  • 解决代码

    class Solution:    def maxCoins(self, nums: list[int]) -> int:        n = len(nums)        if n == 0:            return 0        nums = [1] + nums + [1]        dp = [[0] * (n + 2) for _ in range(n + 2)]        for l in range(1, n + 1):            for i in range(1, n - l + 2):                j = i + l - 1                for k in range(i, j + 1):                    left = nums[i - 1]                    current = nums[k]                    right = nums[j + 1]                    dp[i][j] = max(dp[i][j],                                    left * current * right +                                    dp[i][k-1] +                                    dp[k+1][j])        return dp[1][n]

    代码解释

    • 初始化:将原始数组前后添加1,处理边界情况。
    • 动态规划数组dpdp[l][r]存储区间 [l, r] 的最大硬币数。
    • 外层循环处理区间长度:逐步扩展区间,确保较小的问题先处理。
    • 内层循环处理每个潜在的戳破点:计算当前区间的最大值,结合左右子区间的结果。
    • 状态转移:更新当前区间的最大硬币数,并返回结果。

    通过这种方法,我们可以高效地计算出最大的硬币数,时间复杂度为O(n^3),适用于n=500的情况。

    转载地址:http://qzaez.baihongyu.com/

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