先看题目
移动盒子
给出一些不同颜色的盒子,盒子的颜色由数字表示,即不同的数字表示不同的颜色。
你将经过若干轮操作去去掉盒子,直到所有的盒子都去掉为止。每一轮你可以移除具有相同颜色的连续 k 个盒子(k >= 1),这样一轮之后你将得到 k*k 个积分。
当你将所有盒子都去掉之后,求你能获得的最大积分和。
示例 1:
输入:
[1, 3, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 1]
输出:
23
解释:
[1, 3, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 1]
----> [1, 3, 3, 4, 3, 1] (3*3=9 分)
----> [1, 3, 3, 3, 1] (1*1=1 分)
----> [1, 1] (3*3=9 分)
----> [] (2*2=4 分)
提示:盒子的总数 n 不会超过 100。
移除的是相同颜色的连续的k个盒子然后获得积分k*k,k可以等于1,求出最大积分。这道题可以用动态规划的思想来做。
先定义一个三维的列表(n是盒子列表长度)dp=[[[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]]for _ in range(n)
定义dp[i][j][k]
,是[i , j]区间内能获得最大积分,k表示boxes[i]
左边有k个数字与其相等。(这个是重点,如果直接定义二维是解不出来的,必须加上这个条件才能进行状态转移)
如果移除box[i]
,得到的积分是 :(1+k)*(1+k)+dp[i+1][j][0]
我们接着考虑,如果在区间[i , j]里如果有boxes[m]
与boxes[i]
相等时,这个时候:
先计算[i+1 , m-1]这部分的积分,然后再计算[m , j]这部分的积分(此时k要加上1)
积分为:dp[i+1][m-1][0]+dp[m][j][k+1]
我们需要比较这两部分的积分谁更大
采用递归的方式做,贴上代码:
class Solution:
def removeBoxes(self, boxes):
n = len(boxes)
dp = [[[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)] for _ in range(n)]
def dfs(i, j, k):
if i > j:
return 0
if dp[i][j][k] > 0:
return dp[i][j][k]
# 这里先判断一下,数据可能是一堆相同的数字,我被坑过
while i < j and boxes[i] == boxes[i + 1]:
i += 1
k += 1
temp = (k + 1) * (k + 1) + dfs(i + 1, j, 0)
for m in range(i + 1, j + 1):
if boxes[m] == boxes[i]:
temp = max(temp, dfs(i + 1, m - 1, 0) + dfs(m, j, k + 1))
dp[i][j][k] = temp
return dp[i][j][k]
return dfs(0, n - 1, 0)
boxes = [1, 3, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 1]
sol = Solution()
res = sol.removeBoxes(boxes)
print(res)
当然了还有两道相似的题目,我们趁热打铁接着看:
戳气球
有 n 个气球,编号为0 到 n-1,每个气球上都标有一个数字,这些数字存在数组 nums 中。
现在要求你戳破所有的气球。每当你戳破一个气球 i 时,你可以获得 nums[left] * nums[i] * nums[right] 个硬币。 这里的 left 和 right 代表和 i 相邻的两个气球的序号。注意当你戳破了气球 i 后,气球 left 和气球 right 就变成了相邻的气球。
求所能获得硬币的最大数量。
说明:
你可以假设 nums[-1] = nums[n] = 1,但注意它们不是真实存在的所以并不能被戳破。
0 ≤ n ≤ 500, 0 ≤ nums[i] ≤ 100
示例:
输入: [3,1,5,8]
输出: 167
解释: nums = [3,1,5,8] --> [3,5,8] --> [3,8] --> [8] --> []
coins = 3*1*5 + 3*5*8 + 1*3*8 + 1*8*1 = 167
看题目,我们设定nums
长度为n+2(也就是首尾各加一个)
先定义一个二维的列表dp=[[0 for _ in range(n+2)] for _ in range(n+2)]
定义dp[i][j]
,是[i , j]区间打爆所有气球之后能获得最大的金币数,如果区间只有一个数字那就简单了,把左右两边的数字相乘就好了
我们接着考虑,怎么得到转态的转移方程呢?
我们用k去遍历区间[i,j]
,假设k是最后被打爆的气球,这个时候我们得到的积分是,三个部分的积分
dp[i][k-1]+dp[k][k]+dp[k+1][j]
如果左右两边的积分已经求得了那就可以做出这道题啦
这里需要注意,不要下意识的觉得dp[k][k]
的积分就是nums[k-1]*nums[k]*nums[k+1]
!
我们自己定义的dp[i][j]
是在区间[i,j]
内打爆所有气球之后获得的最大的金币数,也就是说区间dp[i][k-1]
和dp[k+1][j]
的气球全部被打爆了
所以dp[k][k]
的积分为nums[i-1]*nums[k]*nums[j+1]
状态转移方程是
dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i][k-1]+nums[i-1]*nums[k]*nums[j+1]+dp[k+1][j])
上面我们说到了,如果我们能够得到区间之间的积分的话,我们就能够完成这道题目,那我们做的时候先从小区间开始然后慢慢推到大区间~
class Solution:
def maxCoins(self, nums):
n = len(nums)
nums = [1] + nums + [1]
dp = [[0 for _ in range(n + 2)] for _ in range(n + 2)]
for t in range(1, n + 1):
for i in range(1, n - t + 1 + 1):
j = i + t - 1
for k in range(i, j + 1):
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k - 1] + nums[i - 1] * nums[k] * nums[j + 1] + dp[k + 1][j])
return dp[1][n]
nums = [3, 1, 5, 8]
sol = Solution()
print(sol.maxCoins(nums))
但是总觉得三重for循环不太对劲,换成递归
class Solution:
def maxCoins(self, nums):
n = len(nums)
nums = [1] + nums + [1]
dp = [[0 for _ in range(n + 2)] for _ in range(n + 2)]
def dfs(i, j):
if i > j:
return 0
if dp[i][j] > 0:
return dp[i][j]
temp = 0
for k in range(i, j + 1):
temp = max(temp, dfs(i, k - 1) + nums[i - 1] * nums[k] * nums[j + 1] + dfs(k + 1, j))
dp[i][j] = temp
return temp
return dfs(1, n)
nums = [3, 1, 5, 8]
sol = Solution()
print(sol.maxCoins(nums))
不过最后发现递归的时间花的更多~
奇怪的打印机
有台奇怪的打印机有以下两个特殊要求:
打印机每次只能打印同一个字符序列。
每次可以在任意起始和结束位置打印新字符,并且会覆盖掉原来已有的字符。
给定一个只包含小写英文字母的字符串,你的任务是计算这个打印机打印它需要的最少次数。
示例 1:
输入: "aaabbb"
输出: 2
解释: 首先打印 "aaa" 然后打印 "bbb"。
示例 2:
输入: "aba"
输出: 2
解释: 首先打印 "aaa" 然后在第二个位置打印 "b" 覆盖掉原来的字符 'a'。
提示: 输入字符串的长度不会超过 100。
这道题目很有意思,因为一开始不是很懂题目的意思,先注意:一次只能打印同一个字符序列,而且可以从任意的起始位置重新打印字符
先定义一个二维的列表(n是字符串的长度)dp=[[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]
定义dp[i][j]
,是[i , j]区间实现题目条件最少的打印次数
其实,我们在分析列子的时候可以发现,我们都是要看相同的字符
如果直接去除掉s[i]
,那么所需要的次数是1+dp[i+1][j]
接着我们用k去遍历区间[i+1,j]
,如果s[i] == s[k]
我们就需要考虑了
这个时候根据定义,所需要的最少的次数是:dp[i+1][k-1]+dp[k][j]
所以我们能够得到状态的转移方程是:dp[i][j] = min(dp[i][j],dp[i+1][k-1]+dp[k][j])
那我们还是通过求小区间,然后慢慢变大~
class Solution:
def strangePrinter(self, s):
n = len(s)
if n == 0:
return 0
dp = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]
# 从右边往左边推好推一点,真的
for i in range(n - 1, -1, -1):
for j in range(i, n):
if i == j:
dp[i][j] = 1
else:
dp[i][j] = 1 + dp[i + 1][j]
for k in range(i + 1, j + 1):
if s[i] == s[k]:
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i + 1][k - 1] + dp[k][j])
return dp[0][-1]
也可以采用递归的方式做
class Solution:
def strangePrinter(self, s):
n = len(s)
if n == 0:
return 0
dp = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]
def dfs(i, j):
if i > j:
return 0
if dp[i][j] > 0:
return dp[i][j]
temp = 1 + dfs(i + 1, j)
for k in range(i + 1, j + 1):
if s[i] == s[k]:
temp = min(temp, dfs(i + 1, k - 1) + dfs(k, j))
dp[i][j] = temp
return temp
return dfs(0, n - 1)
解题思路大概就是定义几维的列表,定义代表什么,然后再通过逻辑关系得到状态转移方程(吼吼,说得容易),用递归的话逻辑关系看的更加清楚一点~(码了一天的字了,呜呜呜)