概述
题意:
在1的基础上,猜错一次罚款对应的钱数,问最少需要多少钱保证一定能猜对。
思路:
直觉告诉我们可以用dp。但这题难在如何理解需要dp的变量以及dp的方程式怎么写。
dp的作用是遍历所有可能的情况并选出最优的情况。考虑的关键是如何把原问题分解成子问题。
注意到在原问题里,我们是在1~n的区间里猜数。每猜一次数,这个区间就会缩小。如第一次猜的
是x,则新的区间无非是1~x-1或x+1~n。也就是说这里需要dp的变量可以用一个矩阵表示,即
dp[lower_bound][upper_bound]。这里我们需要考虑在所有最坏情况分支中的最好情况(最小钱数)。
即将dp[i][j]这个区间内猜数,dp[i][j] = min{max{dp[i][k-1], dp[k+1][j]} + k}。
至于初始化,是典型的对角初始化,即i=j时,dp[i][j]=0(即一次猜中,不存在猜错的罚款)。
最后求出结果dp[1][n]即我们想要的结果。
总结来说,这题和一个典型的dp问题——从楼上扔鸡蛋问题很像。除了构造出方程式外,重点
还在于怎么理解最少需要多少钱这个概念,即极大值最小化问题(minmax)。这里的最少钱指的是
在所有可能的最坏情况下所能得到的最优方案。根据这个方案我们可以用不超出结果罚款的钱数猜出
所有的数字。
代码:
1 class Solution { 2 public int getMoneyAmount(int n) { 3 int[][] opt = new int[n + 1][n + 1]; 4 5 for (int i = 1; i <= n; i++) { 6 opt[i][i] = 0; 7 } 8 9 for (int i = n; i >= 1; i--) { 10 for (int j = i + 1; j <= n; j++) { 11 opt[i][j] = Integer.MAX_VALUE; 12 for (int k = i; k <= j; k++) { 13 int left = k == i ? 0 : opt[i][k - 1]; 14 int right = k == j ? 0 : opt[k + 1][j]; 15 opt[i][j] = Math.min(opt[i][j], k + Math.max(left, right)); 16 } 17 } 18 } 19 20 return opt[1][n]; 21 } 22 }
转载于:https://www.cnblogs.com/hiyashinsu/p/10940492.html
最后
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