当前位置: 首页 > news >正文

力扣 | 递归 | 区间上的动态规划 | 486. 预测赢家

文章目录

  • 一、递归
  • 二、区间动态规划

LeetCode:486. 预测赢家
在这里插入图片描述

一、递归

注意到本题数据范围为 1 < = n < = 20 1<=n<=20 1<=n<=20,因此可以使用递归枚举选择方式,时间复杂度为 2 20 = 1024 ∗ 1024 = 1048576 = 1.05 × 1 0 6 2^{20} = 1024*1024=1048576=1.05 × 10^6 220=10241024=1048576=1.05×106

对于每一个先手都有两种选择方式,我们对该选择方式进行枚举。

我们定义递归函数 p r e d i c t predict predict表示玩家1在当前选择的情况下是否可以胜利,注意到每个玩家的玩法都会使他的分数最大化,因此对于玩家2的选择,如果存在一个选择使得玩家1输,那么该情况下玩家1都不能胜利(只要玩家2选择让自己赢的情况,那么玩家1就不能赢了)。但是对于玩家1的选择,存在一个选择能赢就算可以赢。
在这里插入图片描述

class Solution {
public:bool predictTheWinner(vector<int>& nums) {return predict(nums, 0, (int) nums.size() - 1, 0, 0, 0);}
private:bool predict(vector<int> & nums, int left, int right, int player, int score_1, int score_2){if(left > right){if(score_1 >= score_2) return true;else return false;}if(player == 0){//玩家一,存在一个赢就算赢了if(predict(nums, left + 1, right, player ^ 1, score_1 + nums[left], score_2)) return true;if(predict(nums, left, right - 1, player ^ 1, score_1 + nums[right], score_2)) return true;}else{//玩家二,存在一个玩家二赢,则玩家一必输。if(predict(nums, left + 1, right, player ^ 1, score_1, score_2 + nums[left]) &&predict(nums, left, right - 1, player ^ 1, score_1, score_2 + nums[right])) return true;}return false;}
};

二、区间动态规划

注意到这里是从大的数组中选择,让数组依次减小,我们也可以从数组小的开始转移到大数组,因为当小数组确定时,大数组也能确定。

我们可以定义 d p 1 [ i ] [ j ] [ p l a y e r ] dp1[i][j][player] dp1[i][j][player]表示在选择数组 [ i , j ] [i,j] [i,j]时, p l a y e r player player先手时,玩家1的分数;类似的有 d p 2 [ i ] [ j ] [ p l a y e r ] dp2[i][j][player] dp2[i][j][player]

则有状态转移:

//玩家1先手dp1[i][j][0] = max(dp1[i + 1][j][1] + nums[i], dp1[i][j - 1][1] + nums[j]);if(dp1[i + 1][j][1] + nums[i] >= dp1[i][j - 1][1] + nums[j]){dp2[i][j][0] = dp2[i + 1][j][1];if(dp1[i + 1][j][1] + nums[i] == dp1[i][j - 1][1] + nums[j])dp2[i][j][0] = min(dp2[i + 1][j][1], dp2[i][j - 1][1]);}else{dp2[i][j][0] = dp2[i][j - 1][1];}
//玩家2先手dp2[i][j][1] = max(dp2[i + 1][j][0] + nums[i], dp2[i][j - 1][0] + nums[j]);if(dp2[i + 1][j][0] + nums[i] >= dp2[i][j - 1][0] + nums[j]){dp1[i][j][1] = dp1[i + 1][j][0];if(dp2[i + 1][j][0] + nums[i] == dp2[i][j - 1][0] + nums[j])dp1[i][j][1] = min(dp1[i + 1][j][0], dp1[i][j - 1][0]);}else{dp1[i][j][1] = dp1[i][j - 1][0];}

时间复杂度: O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)
在这里插入图片描述

class Solution {
public:bool predictTheWinner(vector<int>& nums) {vector<vector<array<int, 2>>> dp1(nums.size(), vector<array<int, 2>>(nums.size(), array<int, 2>{}));vector<vector<array<int, 2>>> dp2(nums.size(), vector<array<int, 2>>(nums.size(), array<int, 2>{}));for(int i = 0; i < nums.size(); ++ i){dp1[i][i][0] = nums[i];dp2[i][i][1] = nums[i];}for(int k = 1; k < nums.size(); ++ k){for(int i = 0; k + i < nums.size(); ++ i){int j = i + k;//玩家1先手dp1[i][j][0] = max(dp1[i + 1][j][1] + nums[i], dp1[i][j - 1][1] + nums[j]);if(dp1[i + 1][j][1] + nums[i] >= dp1[i][j - 1][1] + nums[j]){dp2[i][j][0] = dp2[i + 1][j][1];if(dp1[i + 1][j][1] + nums[i] == dp1[i][j - 1][1] + nums[j])dp2[i][j][0] = min(dp2[i + 1][j][1], dp2[i][j - 1][1]);}else{dp2[i][j][0] = dp2[i][j - 1][1];}//玩家2先手dp2[i][j][1] = max(dp2[i + 1][j][0] + nums[i], dp2[i][j - 1][0] + nums[j]);if(dp2[i + 1][j][0] + nums[i] >= dp2[i][j - 1][0] + nums[j]){dp1[i][j][1] = dp1[i + 1][j][0];if(dp2[i + 1][j][0] + nums[i] == dp2[i][j - 1][0] + nums[j])dp1[i][j][1] = min(dp1[i + 1][j][0], dp1[i][j - 1][0]);}else{dp1[i][j][1] = dp1[i][j - 1][0];}}}return dp1[0][(int) nums.size() - 1][0] >= dp2[0][(int) nums.size() - 1][0];}
};

简化代码:(这个代码过了)

简化逻辑:玩家1先手,那么玩家1效益最大,玩家2应该效益要最低。
但这个逻辑感觉存在一定问题,因为玩家1先手,玩家1想要自己的效益最大,这个时候玩家2的效益是跟玩家1的选择有关的,因为棋局完全根据玩家1来决定。所以一开始我并没有直接使用min求解后手。

class Solution {
public:bool predictTheWinner(vector<int>& nums) {vector<vector<array<int, 2>>> dp1(nums.size(), vector<array<int, 2>>(nums.size(), array<int, 2>{}));vector<vector<array<int, 2>>> dp2(nums.size(), vector<array<int, 2>>(nums.size(), array<int, 2>{}));for(int i = 0; i < nums.size(); ++ i){dp1[i][i][0] = nums[i];dp2[i][i][1] = nums[i];}for(int k = 1; k < nums.size(); ++ k){for(int i = 0; k + i < nums.size(); ++ i){int j = i + k;//玩家1先手dp1[i][j][0] = max(dp1[i + 1][j][1] + nums[i], dp1[i][j - 1][1] + nums[j]);dp2[i][j][0] = min(dp2[i + 1][j][1], dp2[i][j - 1][1]);//玩家2先手dp2[i][j][1] = max(dp2[i + 1][j][0] + nums[i], dp2[i][j - 1][0] + nums[j]);dp1[i][j][1] = min(dp1[i + 1][j][0], dp1[i][j - 1][0]);}}return dp1[0][(int) nums.size() - 1][0] >= dp2[0][(int) nums.size() - 1][0];}
};

相关文章:

力扣 | 递归 | 区间上的动态规划 | 486. 预测赢家

文章目录 一、递归二、区间动态规划 LeetCode&#xff1a;486. 预测赢家 一、递归 注意到本题数据范围为 1 < n < 20 1<n<20 1<n<20&#xff0c;因此可以使用递归枚举选择方式&#xff0c;时间复杂度为 2 20 1024 ∗ 1024 1048576 1.05 1 0 6 2^{20…...

黑白格

题目描述 小杨有一个 n 行 m 列的网格图&#xff0c;其中每个格子要么是白色&#xff0c;要么是黑色。 小杨想知道至少包含 k 个黑色格子的最小子矩形包含了多少个格子。 输入格式 第一行包含三个正整数 n,m,k&#xff0c;含义如题面所示。 之后 n 行&#xff0c;每行⼀个…...

数据链路层(MAC地址)

文章目录 数据链路层&#xff08;MAC地址&#xff09;1、以太网2、以太网帧格式3、MAC地址4、对比理解 MAC 地址和 IP 地址5、最大传输单元&#xff08;MTU&#xff09;6、MTU 对 IP 协议的影响7、MTU 对 UDP 协议的影响8、MTU 对 TCP 协议的影响9、查看硬件地址和 MTU10、ARP …...

【ruby java】登陆功能/邮件发送模版240903

Rails 风格登录系统添加全面而详细的注释&#xff0c;解释每个部分的功能和用途。​​​​​​​​​ 详细注释&#xff0c;解释了每个文件和代码块的功能。以下是一些关键点的总结&#xff1a; 1. 控制器&#xff08;Controllers&#xff09;: - ApplicationController: …...

告别格式不兼容烦恼!ape转换mp3,分享3个简单方法

各位读者们&#xff0c;你们是否有过这种体验&#xff1a;满怀期待地在网上下载一首好听的歌曲&#xff0c;结果怎么点击手机都播放不了&#xff0c;定睛一看&#xff0c;弹窗显示“无法播放该音频文件”。这是为什么呢&#xff1f;原来那首歌的音频格式是ape&#xff0c;不被手…...

Java核心知识体系-并发与多线程:线程基础

1 先导 Java线程基础主要包含如下知识点&#xff0c;相信我们再面试的过程中&#xff0c;经常会遇到类似的提问。 1、线程有哪几种状态? 线程之间如何转变&#xff1f; 2、线程有哪几种实现方式? 各优缺点&#xff1f; 3、线程的基本操作&#xff08;线程管理机制&#xff…...

KRaft模式下的Kafka启动指南:摆脱Zookeeper依赖

一、背景介绍 多年来&#xff0c;人们一直在同时使用Apache ZooKeeper和Apache Kafka。但是自Apache Kafka 3.3发布以来&#xff0c;它就可以在没有ZooKeeper的情况下运行。同时它包含了新的命令kafka-metadata-quorum和kafka-metadata-shell?该如何安装新版kafka&#xff0c…...

【数据库】MySQL-基础篇-函数

专栏文章索引&#xff1a;数据库 有问题可私聊&#xff1a;QQ&#xff1a;3375119339 目录 一、简介 二、字符串函数 三、数值函数 四、日期函数 五、流程函数 一、简介 函数 是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着&#xff0c;这一段程序或代码在 M…...

dp练习【4】

最长数对链 646. 最长数对链 给你一个由 n 个数对组成的数对数组 pairs &#xff0c;其中 pairs[i] [lefti, righti] 且 lefti < righti 。 现在&#xff0c;我们定义一种 跟随 关系&#xff0c;当且仅当 b < c 时&#xff0c;数对 p2 [c, d] 才可以跟在 p1 [a, b…...

php 实现推荐算法

在PHP中实现推荐算法的应用场景通常包括电商、社交媒体、内容平台等。推荐算法可以帮助用户找到与其兴趣相关的内容&#xff0c;提高用户体验和平台黏性。以下是几种常见的推荐算法及其PHP实现方式&#xff1a; 1. 基于协同过滤的推荐算法 协同过滤&#xff08;Collaborative…...

相机光学(三十六)——光圈

0.参考链接 &#xff08;1&#xff09;Hall光圈和Piris光圈的区别 &#xff08;2&#xff09;自动光圈及P-IRIS原理 1.光圈分类 Hall光圈和Piris光圈是两种不同的光圈技术。它们之间的区别如下&#xff1a; Hall光圈&#xff1a;Hall光圈是一种传统的光电子元件&#xff0c;通…...

数据结构——树和二叉树

目录 一、树的概念 二、树结点之间的关系 三、二叉树 1、满二叉树 2、完全二叉树 四、二叉树的存储 1、顺序存储 2、链式存储 一、树的概念 如果数据和数据之间满足一对多的关系&#xff0c;将其逻辑结构称之为树 如下图&#xff1a;树的根与树的分支存在一对多的关系 将上…...

142. Go操作Kafka(confluent-kafka-go库)

文章目录 Apache kafka简介开始使用Apache Kafka构建生产者构建消费者 总结 之前已经有两篇文章介绍过 Go如何操作 kafka 28.windows安装kafka&#xff0c;Go操作kafka示例&#xff08;sarama库&#xff09; 51.Go操作kafka示例&#xff08;kafka-go库&#xff09; Apache ka…...

spring boot(学习笔记第十九课)

spring boot(学习笔记第十九课) Spring boot的batch框架&#xff0c;以及Swagger3(OpenAPI)整合 学习内容&#xff1a; Spring boot的batch框架Spring boot的Swagger3&#xff08;OpenAPI&#xff09;整合 1. Spring boot batch框架 Spring Batch是什么 Spring Batch 是一个…...

docker安装 redis 并且加密开启SSL/TLS通道

拉取镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qiluo-images/redis:latest docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qiluo-images/redis:latest redis:latest要在 Docker 容器中启动 Redis 并开启 SSL/TLS 加密&#xff0c;需按照以下步骤修改启动命令和配置…...

什么是ARM架构?什么是X86架构?两者的区别是什么?

一、什么是ARM架构 &#xff08;一&#xff09;起源于发展 ARM 架构由英国剑桥的 Acorn 计算机公司开发。因市场无合适产品&#xff0c;Acorn 自行设计出第一款微处理器&#xff0c;命名为 ARM。此后 ARM 架构不断发展&#xff0c;1990 年为与苹果合作成立 ARM 公司&#xff0…...

【vscode】vscode paste image插件设置

本文首发于 ❄️慕雪的寒舍 vscode编辑md文件的时候&#xff0c;如果想插入图片&#xff0c;自带的粘贴只会粘贴到当前目录下&#xff0c;也没有文件重命名&#xff0c;很不友好。 在扩展商店里面有mushan的Paste Image插件&#xff0c;相比自带的&#xff0c;更加友好一点。但…...

自定义string类

#include <iostream> #include <string> int main() { std::string str "Hello, World!"; // 使用 c_str() 将 std::string 转换为 C 风格字符串&#xff0c;并传递给 printf printf("The string is: %s\n", str.c_str()); // 尝试修改…...

Python | Leetcode Python题解之第387题字符串中的第一个唯一字符

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def firstUniqChar(self, s: str) -> int:position dict()q collections.deque()n len(s)for i, ch in enumerate(s):if ch not in position:position[ch] iq.append((s[i], i))else:position[ch] -1while q and po…...

RocketMQ 消费时序列化报错问题分析及解决

问题背景 在2024年3月7日&#xff0c;系统消费 RocketMQ 消息时出现了序列化报错&#xff0c;错误信息显示为&#xff1a; java.io.InvalidClassException: com.xxx.xxx.bean.mg.GoodsChangeLogMessage; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID... 这是…...

黑马Mybatis

Mybatis 表现层&#xff1a;页面展示 业务层&#xff1a;逻辑处理 持久层&#xff1a;持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6501c2109c4442118ceb6014725e48e4.png //logback.xml <?xml ver…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

前端导出带有合并单元格的列表

// 导出async function exportExcel(fileName "共识调整.xlsx") {// 所有数据const exportData await getAllMainData();// 表头内容let fitstTitleList [];const secondTitleList [];allColumns.value.forEach(column > {if (!column.children) {fitstTitleL…...

cf2117E

原题链接&#xff1a;https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景&#xff1a; 给定两个数组a,b&#xff0c;可以执行多次以下操作&#xff1a;选择 i (1 < i < n - 1)&#xff0c;并设置 或&#xff0c;也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...

JAVA后端开发——多租户

数据隔离是多租户系统中的核心概念&#xff0c;确保一个租户&#xff08;在这个系统中可能是一个公司或一个独立的客户&#xff09;的数据对其他租户是不可见的。在 RuoYi 框架&#xff08;您当前项目所使用的基础框架&#xff09;中&#xff0c;这通常是通过在数据表中增加一个…...

springboot 日志类切面,接口成功记录日志,失败不记录

springboot 日志类切面&#xff0c;接口成功记录日志&#xff0c;失败不记录 自定义一个注解方法 import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target;/***…...

redis和redission的区别

Redis 和 Redisson 是两个密切相关但又本质不同的技术&#xff0c;它们扮演着完全不同的角色&#xff1a; Redis: 内存数据库/数据结构存储 本质&#xff1a; 它是一个开源的、高性能的、基于内存的 键值存储数据库。它也可以将数据持久化到磁盘。 核心功能&#xff1a; 提供丰…...

pycharm 设置环境出错

pycharm 设置环境出错 pycharm 新建项目&#xff0c;设置虚拟环境&#xff0c;出错 pycharm 出错 Cannot open Local Failed to start [powershell.exe, -NoExit, -ExecutionPolicy, Bypass, -File, C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.1.3\plugins\terminal\shell-int…...

sshd代码修改banner

sshd服务连接之后会收到字符串&#xff1a; SSH-2.0-OpenSSH_9.5 容易被hacker识别此服务为sshd服务。 是否可以通过修改此banner达到让人无法识别此服务的目的呢&#xff1f; 不能。因为这是写的SSH的协议中的。 也就是协议规定了banner必须这么写。 SSH- 开头&#xff0c…...