• 刷题——移动盒子及其相关题目


    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]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]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)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fanwenkeer/p/11534574.html
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