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      【C++单调栈 记忆化搜索】1130. 叶值的最小代价生成树|1919

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      【C++单调栈 记忆化搜索】1130. 叶值的最小代价生成树|1919

      2025-02-14 08:20:10 阅读次数:39

      arr,arr2,复杂度,算法,节点

      本文涉及的基础知识点

      C++单调栈
      C++记忆化搜索
      C++动态规划

      LeetCode1130. 叶值的最小代价生成树

      给你一个正整数数组 arr,考虑所有满足以下条件的二叉树:
      每个节点都有 0 个或是 2 个子节点。
      数组 arr 中的值与树的中序遍历中每个叶节点的值一一对应。
      每个非叶节点的值等于其左子树和右子树中叶节点的最大值的乘积。
      在所有这样的二叉树中,返回每个非叶节点的值的最小可能总和。这个和的值是一个 32 位整数。
      如果一个节点有 0 个子节点,那么该节点为叶节点。
      示例 1:

      输入:arr = [6,2,4]
      输出:32
      解释:有两种可能的树,第一种的非叶节点的总和为 36 ,第二种非叶节点的总和为 32 。
      示例 2:

      输入:arr = [4,11]
      输出:44
      提示:
      2 <= arr.length <= 40
      1 <= arr[i] <= 15
      答案保证是一个 32 位带符号整数,即小于 231 。

      记忆化搜索

      n = arr.length
      数组 arr 中的值与树的中序遍历中每个叶节点的值一一对应。    ⟺    \iff ⟺ 将arr分成左右两部分,arr1,arr2,arr1对应左子树,arr2对应右子树。
      如果arr只有一个元素,其最小和为arr[0]。
      否则拆分arr1,arr2,递归处理。两这皆不能为空。

      动态规划的状态记录

      dp[i][j] 记录arr[i…j]对应的子树最小和。空间复杂度:O(nn)

      动态规划的状态方程

      dp[i][j] = min ⁡ k = i j − 1 \min_{k=i}^{j-1} mink=ij−1​(dp[i][k]+dp[k+1][j]) + arr[i…j]之积。arr[i…j]之积 可以预处理,也可以用前缀和。由于答案在int32范围内,故arr之积也在int32范围内。
      单个状态的时间复杂度:O(n)
      总时间复杂度:O(nnn) 注意:dp[i][j]的状态记录下来,初始-1,如果是-1则计算,否则查询。

      初始调用

      Cal(0,arr.lenght-1)

      代码

      核心代码

      class Solution {
      		public:
      			int mctFromLeafValues(vector<int>& arr) {
      				m_arr = arr;
      				m_dp.assign(arr.size(), vector<int>(arr.size(),-1));
      				m_max.assign(arr.size(), vector<int>(arr.size(), 0));
      				for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {
      					m_max[i][i] = arr[i];
      					for (int j = i + 1; j < arr.size(); j++) {
      						m_max[i][j] = max(arr[j], m_max[i][j - 1]);
      					}
      				}
      				return Cal(0, arr.size() - 1);
      			}
      			int Cal(int left, int r) {
      				if (-1 != m_dp[left][r]) { return m_dp[left][r]; }
      				if (left == r) {
      					return m_dp[left][r] = 0;
      				}
      				int iMin = INT_MAX;				
      				for (int i = left; i < r; i++) {
      					iMin = min(iMin, Cal(left, i) + Cal(i + 1, r)+ m_max[left][i]* m_max[i+1][r]);
      				}
      				return m_dp[left][r] = iMin ;
      			}
      			vector<vector<int>> m_dp,m_max;
      			vector<int> m_arr;
      	
      		};
      

      单元测试

      vector<int> arr;
      		TEST_METHOD(TestMethod11)
      		{
      			arr = { 6,2,4 };
      			auto res = Solution().mctFromLeafValues(arr);
      			AssertEx(32, res);
      		}
      		TEST_METHOD(TestMethod12)
      		{
      			arr = { 4,11 };
      			auto res = Solution().mctFromLeafValues(arr);
      			AssertEx(44, res);
      		}
      

      单调栈

      本题就是临项消除:消除成本是两项的乘积,合并后的项是两者的较大者。
      证明难度太大,建议暂且放一放。孤立的知识点,难学易忘,效率低得发指

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/he_zhidan/article/details/142434301,作者:闻缺陷则喜何志丹,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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