【算法题解】 Day24 动态规划

2023-08-31 13:53:33 浏览数 (1)

剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和

题目

剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和 难度:easy

输入一个整型数组,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。

要求时间复杂度为 O(n)O(n)O(n)。

示例1:

代码语言:javascript复制
输入: nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。

提示:

  • 1 <= arr.length <= 10^5
  • -100 <= arr[i] <= 100

方法一:动态规划

思路

假设 numstextit{nums}nums 数组的长度是 n,下标从 0 到 n−1。

我们用 f(i)f(i)f(i) 代表以第 i 个数结尾的「连续子数组的最大和」,那么很显然我们要求的答案就是:

max⁡0≤i≤n−1{f(i)}max_{0 leq i leq n-1} { f(i) }0≤i≤n−1max​{f(i)}

因此我们只需要求出每个位置的 f(i)f(i)f(i),然后返回 f 数组中的最大值即可。那么我们如何求 f(i)f(i)f(i)呢?我们可以考虑 nums[i]textit{nums}[i]nums[i] 单独成为一段还是加入 f(i−1)f(i-1)f(i−1) 对应的那一段,这取决于 nums[i]textit{nums}[i]nums[i] 和 f(i−1) nums[i]f(i-1) textit{nums}[i]f(i−1) nums[i] 的大小,我们希望获得一个比较大的,于是可以写出这样的动态规划转移方程:

f(i)=max⁡{f(i−1) nums[i],nums[i]}f(i) = max { f(i-1) textit{nums}[i], textit{nums}[i] }f(i)=max{f(i−1) nums[i],nums[i]}

不难给出一个时间复杂度 O(n)O(n)O(n)、空间复杂度 O(n)O(n)O(n) 的实现,即用一个 fff 数组来保存 f(i)f(i)f(i) 的值,用一个循环求出所有 f(i)f(i)f(i)。考虑到 f(i)f(i)f(i) 只和 f(i−1)f(i-1)f(i−1) 相关,于是我们可以只用一个变量 pretextit{pre}pre 来维护对于当前 f(i)f(i)f(i) 的 f(i−1)f(i-1)f(i−1) 的值是多少,从而让空间复杂度降低到 O(1)O(1)O(1),这有点类似「滚动数组」的思想。  

解题

Python:

代码语言:javascript复制
class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        for i in range(1, len(nums)):
            nums[i]  = max(nums[i - 1], 0)
        return max(nums)

Java:

代码语言:javascript复制
class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int pre = 0, maxAns = nums[0];
        for (int x : nums) {
            pre = Math.max(pre   x, x);
            maxAns = Math.max(maxAns, pre);
        }
        return maxAns;
    }
}

剑指 Offer 47. 礼物的最大价值

题目

剑指 Offer 47. 礼物的最大价值 难度:medium

在一个 m∗nm*nm∗n 的棋盘的每一格都放有一个礼物,每个礼物都有一定的价值(价值大于 0)。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物,并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定一个棋盘及其上面的礼物的价值,请计算你最多能拿到多少价值的礼物?

示例 1:

代码语言:javascript复制
输入: 
[
  [1,3,1],
  [1,5,1],
  [4,2,1]
]
输出: 12
解释: 路径 1→3→5→2→1 可以拿到最多价值的礼物

提示:

  • 0 < grid.length <= 200
  • 0 < grid[0].length <= 200

方法一:动态规划

思路

根据题目说明,易得某单元格只可能从上边单元格或左边单元格到达。

设 f(i,j)f(i, j)f(i,j) 为从棋盘左上角走至单元格 (i,j)(i ,j)(i,j) 的礼物最大累计价值,易得到以下递推关系:f(i,j)f(i,j)f(i,j) 等于 f(i,j−1)f(i,j-1)f(i,j−1) 和 f(i−1,j)f(i-1,j)f(i−1,j) 中的较大值加上当前单元格礼物价值 grid(i,j)grid(i,j)grid(i,j) 。

f(i,j)=max⁡[f(i,j−1),f(i−1,j)] grid(i,j)f(i,j) = max[f(i,j-1), f(i-1,j)] grid(i,j)f(i,j)=max[f(i,j−1),f(i−1,j)] grid(i,j)

因此,可用动态规划解决此问题,以上公式便为转移方程。

解题

Python:

代码语言:javascript复制
class Solution:
    def maxValue(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        m, n = len(grid), len(grid[0])
        for j in range(1, n): # 初始化第一行
            grid[0][j]  = grid[0][j - 1]
        for i in range(1, m): # 初始化第一列
            grid[i][0]  = grid[i - 1][0]
        for i in range(1, m):
            for j in range(1, n):
                grid[i][j]  = max(grid[i][j - 1], grid[i - 1][j])
        return grid[-1][-1]

Java:

代码语言:javascript复制
class Solution {
    public int maxValue(int[][] grid) {
        int m = grid.length, n = grid[0].length;
        for(int j = 1; j < n; j  ) // 初始化第一行
            grid[0][j]  = grid[0][j - 1];
        for(int i = 1; i < m; i  ) // 初始化第一列
            grid[i][0]  = grid[i - 1][0];
        for(int i = 1; i < m; i  )
            for(int j = 1; j < n; j  ) 
                grid[i][j]  = Math.max(grid[i][j - 1], grid[i - 1][j]);
        return grid[m - 1][n - 1];
    }
}

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