• LeetCode lcp019. 秋叶收藏集 DP


    地址 https://leetcode-cn.com/problems/UlBDOe/

    小扣出去秋游,途中收集了一些红叶和黄叶,他利用这些叶子初步整理了一份秋叶收藏集 leaves, 字符串 leaves 仅包含小写字符 r 和 y,
    其中字符 r 表示一片红叶,字符 y 表示一片黄叶。 出于美观整齐的考虑,小扣想要将收藏集中树叶的排列调整成「红、黄、红」三部分。
    每部分树叶数量可以不相等,但均需大于等于
    1。每次调整操作,小扣可以将一片红叶替换成黄叶或者将一片黄叶替换成红叶。
    请问小扣最少需要多少次调整操作才能将秋叶收藏集调整完毕。 示例
    1: 输入:leaves = "rrryyyrryyyrr" 输出:2 解释:调整两次,将中间的两片红叶替换成黄叶,得到 "rrryyyyyyyyrr" 示例 2: 输入:leaves = "ryr" 输出:0 解释:已符合要求,不需要额外操作 提示: 3 <= leaves.length <= 10^5 leaves 中只包含字符 'r' 和字符 'y'

    dp[i][0] 表示i长度的字符串 全部为'r'的情况的最小操作数
    dp[i][1] 表示i长度的字符串 符合 n*'r' m*'y'的要求的最小操作数 (n>=1 ,m>=1 ,m+n=i)
    dp[i][2] 表示i长度的字符串 符合 n*'r' m*'y' p*'r'的要求的最小操作数 (n>=1 ,m>=1,p>=1 ,m+n+p=i)
    dp[leaves.size()-1][2] 就是题目要求的答案

    class Solution {
    public:
    int dp[999999][3];
    int minimumOperations(string leaves) {
        leaves.insert(leaves.begin(), '#');
    
        dp[0][0] = 0;
        dp[1][1] = 999999;
        dp[2][2] = 999999;
    
        for (int i = 1; i < leaves.size(); i++) {
            if (leaves[i] == 'r') {
                dp[i][0] = dp[i - 1][0];
            }
            else {
                dp[i][0] = dp[i - 1][0] + 1;
            }
        }
    
        for (int i = 2; i < leaves.size(); i++) {
            if (leaves[i] == 'r') {
                dp[i][1] = min(dp[i-1][1],dp[i-1][0]) + 1;
            }
            else {
                dp[i][1] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0]);
            }
        }
    
        for (int i = 3; i < leaves.size(); i++) {
            if (leaves[i] == 'r') {
                dp[i][2] = min(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1]);
            }
            else {
                dp[i][2] = min(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1]) + 1;
            }
        }
    
        return dp[leaves.size() - 1][2];
    }
    
    };

    简化下代码

    class Solution {
    public:
    int dp[999999][3];
    
    int minimumOperations(string leaves) {
        leaves.insert(leaves.begin(), '#');
    
        for (int i = 1; i < leaves.size(); i++) {
            if (leaves[i] == 'r') {
                dp[i][0] = dp[i - 1][0];
                dp[i][1] = i<2 ? 999999: min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0]) + 1;
                dp[i][2] = i<3 ? 999999:min(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1]);
            }
            else {
                dp[i][0] = dp[i - 1][0] + 1;
                dp[i][1] = i < 2 ? 999999 : min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0]);
                dp[i][2] = i < 3 ? 999999 : min(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1]) + 1;
            }
        }
    
    
        return dp[leaves.size() - 1][2];
    }
    
    };

    动态滚动的DP其实可以再优化下

    int minimumOperations(string leaves) {
        leaves.insert(leaves.begin(), '#');
        int f0 = 0; int f1 = 0; int f2 = 0;
        for (int i = 1; i < leaves.size(); i++) {
            if (leaves[i] == 'r') {
                f2 = i < 3 ? 999999:min(f2, f1);
                f1 = i < 2 ? 999999 : min(f1, f0) + 1;
            }
            else {
                f2 = i < 3 ? 999999 : min(f2, f1)+1;
                f1 = i < 2 ? 999999 : min(f1, f0);
                f0 = f0+1;
            }
        }
    
        return f2;
    }
    作 者: itdef
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