【区间 DP】热门区间 DP 运用题
题目描述
这是 LeetCode 上的 「312. 戳气球」 ,难度为 「困难」。
Tag : 「区间 DP」、「动态规划」
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。戳破第 i
个气球,你可以获得 nums[i - 1] * nums[i] * nums[i + 1]
枚硬币。 这里的 i - 1
和 i + 1
代表和 i
相邻的两个气球的序号。
如果 i - 1
或 i + 1
超出了数组的边界,那么就当它是一个数字为 1
的气球。
求所能获得硬币的最大数量。
示例 1:
输入:nums = [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
示例 2:
输入:nums = [1,5]
输出:10
提示:
区间 DP
定义 为考虑将 范围内(不包含 l
和 r
边界)的气球消耗掉,所能取得的最大价值。
根据题意,我们可以对 nums
进行扩充,将其从长度为 的 nums
变为长度 的 arr
,其中 对应了原数组 nums
,而 。
此时易知 即是答案,不失一般性考虑 该如何转移,假设在 范围内最后剩下的气球的编号为 ,此时的 由「以 为分割点的两端所产生的价值」和「消耗 本身带来的价值」两部分组成:
为了确保转移能够顺利进行,我们需要确保在计算 的时候,区间长度比其小的 和 均被计算。
因此我们可以采用先枚举区间长度 len
,然后枚举区间左端点 l
(同时直接算得区间右端点 r
)的方式来做。
Java 代码:
class Solution {
public int maxCoins(int[] nums) {
int n = nums.length;
int[] arr = new int[n + 2];
arr[0] = arr[n + 1] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) arr[i] = nums[i - 1];
int[][] f = new int[n + 2][n + 2];
for (int len = 3; len <= n + 2; len++) {
for (int l = 0; l + len - 1 <= n + 1; l++) {
int r = l + len - 1;
for (int k = l + 1; k <= r - 1; k++) {
f[l][r] = Math.max(f[l][r], f[l][k] + f[k][r] + arr[l] * arr[k] * arr[r]);
}
}
}
return f[0][n + 1];
}
}
TypeScript 代码:
function maxCoins(nums: number[]): number {
const n = nums.length
const arr = new Array<number>(n + 2).fill(1)
for (let i = 1; i <= n; i++) arr[i] = nums[i - 1]
const f = new Array<Array<number>>(n + 2)
for (let i = 0; i < n + 2; i++) f[i] = new Array<number>(n + 2).fill(0)
for (let len = 3; len <= n + 2; len++) {
for (let l = 0; l + len - 1 <= n + 1; l++) {
const r = l + len - 1
for (let k = l + 1; k <= r - 1; k++) {
f[l][r] = Math.max(f[l][r], f[l][k] + f[k][r] + arr[l] * arr[k] * arr[r])
}
}
}
return f[0][n + 1]
}
-
时间复杂度: -
空间复杂度:
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.312
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。
在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。
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