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      【C++ 博弈论 动态规划】1563 石子游戏 V|2087

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      【C++ 博弈论 动态规划】1563 石子游戏 V|2087

      2025-02-18 07:30:03 阅读次数:12

      int,left,max,right,vector

      本文涉及知识点

      动态规划汇总
      数学

      LeetCoce:1563 石子游戏 V

      几块石子 排成一行 ,每块石子都有一个关联值,关联值为整数,由数组 stoneValue 给出。
      游戏中的每一轮:Alice 会将这行石子分成两个 非空行(即,左侧行和右侧行);Bob 负责计算每一行的值,即此行中所有石子的值的总和。Bob 会丢弃值最大的行,Alice 的得分为剩下那行的值(每轮累加)。如果两行的值相等,Bob 让 Alice 决定丢弃哪一行。下一轮从剩下的那一行开始。
      只 剩下一块石子 时,游戏结束。Alice 的分数最初为 0 。
      返回 Alice 能够获得的最大分数 。
      示例 1:
      输入:stoneValue = [6,2,3,4,5,5]
      输出:18
      解释:在第一轮中,Alice 将行划分为 [6,2,3],[4,5,5] 。左行的值是 11 ,右行的值是 14 。Bob 丢弃了右行,Alice 的分数现在是 11 。
      在第二轮中,Alice 将行分成 [6],[2,3] 。这一次 Bob 扔掉了左行,Alice 的分数变成了 16(11 + 5)。
      最后一轮 Alice 只能将行分成 [2],[3] 。Bob 扔掉右行,Alice 的分数现在是 18(16 + 2)。游戏结束,因为这行只剩下一块石头了。
      示例 2:
      输入:stoneValue = [7,7,7,7,7,7,7]
      输出:28
      示例 3:
      输入:stoneValue = [4]
      输出:0
      提示:
      1 <= stoneValue.length <= 500
      1 <= stoneValue[i] <= 106

      动态规划

      原理

      石头数相等,和大的不一定更优。比如:{1,19}劣于{8,8}。
      n堆石头在右边增加一堆后,不一定更优。比如:{16,1,8,8} → \rightarrow → {8,8} → \rightarrow → {8} 总共24分。
      {16,1,8,8,2} → \rightarrow → {16,1} → \rightarrow → {1} 总共17 分。

      动态规划的状态表示

      dp[i][j] 表示stonevalue[i,j]的最大得分
      状态数:O(nn),故空间复杂度:O(nn)

      动态规划的转移方程

      如果暴力转移,总时间复杂度是O(n3)。
      dp2[i][j] = m a x m : i j \Large max_{m:i}^j maxm:ij​(dp[i][m]+sum[i,m])
      dp3[i][j=] m a x m : j i \Large max_{m:j}^i maxm:ji​(dp[m][j]+sum[m,j])
      转移dp[i][j]时,分三种情况:
      左边小于右边:通过dp2转移。
      两者相等,直接计算。
      左边大于右边,通过dp3转移。

      动态规划的初始值

      全部为0。

      动态规划的填表顺序

      第一层循环,枚举长度len,从2到大。第二层循环枚举i。

      动态规划的返回值

      dp[0].back()

      博弈论 动态规划

      动态规划的状态表示

      dp[i][j]表示 stones[i…j]能获取的最大分数。
      dp2[i][j]表示dp[i…x]+stone[i…x]之和的最大值, x ∈ [ i , j ] 。 d p 3 [ i ] [ j ] 表示 d p [ x . . . j ] + s t o n e [ x . . . j ] 之和的最大值 x \in[i,j]。 dp3[i][j]表示dp[x...j]+stone[x...j]之和的最大值 x ∈[i,j]。dp3[i][j]表示dp[x...j]+stone[x...j]之和的最大值x\in[i,j]。
      空间复杂度:O(nn)

      动态规划的转移方程

      stones[i…x] <= stones[x+1,j] x的最大解为x1
      stones[i…x-1] >= stones[x,j],x的最小解为x2
      dp[i][j] = max(dp1[i][x1],dp2[x2][j])
      更新后dp后,马上更新dp1,dp2。dp1[i][j] = max(dp1[i][j-1],stones[i…j]之和+dp[i][j])。
      时间复杂度:O(nn)

      动态规划的初始值

      dp dp1,dp2全为0。

      动态规划的填报顺序

      len = 2 To n
      i=0 To n-1
      j = i+len-1

      动态规划的返回值

      dp[0]. back

      代码

      核心代码

      `
      ``cpp
      class Solution{
      public:
      int stoneGameV(vector&stoneValue) {
      m_c = stoneValue.size();
      vector <vector> dp(m_c, vector(m_c)), dp2(m_c, vector(m_c)), dp3(m_c, vector(m_c));
      for (int i = 0; i < m_c; i++)
      {
      dp2[i][i] = dp3[i][i] = stoneValue[i];
      }
      for (int len = 2; len <= m_c; len++)
      {
      int leftSum = 0;
      int totalSum = std::accumulate(stoneValue.begin(), stoneValue.begin() + len,0);
      for (int i = 0,i1=0; i + len <= m_c; i++)
      {更新dp leftSum = stone[i,i1)之和 totalSum= stone[i,j]之和
      const int j = i + len - 1;
      if (i1 < i)
      {
      i1++;
      }
      while ((leftSum + stoneValue[i1]) * 2 < totalSum)
      {
      leftSum += stoneValue[i1++];
      }
      auto& cur = dp[i][j];
      if (i1-1 >= i )
      {
      cur = dp2[i][i1-1];
      }
      int j1 = i1;
      if ((leftSum + stoneValue[i1]) * 2 == totalSum)
      {
      cur = max(cur, dp[i][i1]+ totalSum/2);
      cur = max(cur, dp[i1 + 1][j] + totalSum / 2);
      j1++;
      }
      if (j >= j1+1)
      {
      cur = max(cur, dp3[j1 + 1][j]);
      }
      //更新dp2
      dp2[i][j] = max(dp2[i][j-1], cur + totalSum);
      //更新dp3
      dp3[i][j] = max(dp3[i+1][j],cur + totalSum);
      if (i1 > i)
      {
      leftSum -= stoneValue[i];
      }
      totalSum -= stoneValue[i];
      if (i + len < m_c)
      {
      totalSum += stoneValue[i + len];
      }
      }
      }
      return dp[0].back();
      }
      int m_c;
      };

      
      ## 测试用例
      
      ```cpp
      template<class T>
      void Assert(const T& t1, const T& t2)
      {
      	assert(t1 == t2);
      }
      
      template<class T>
      void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
      {
      	if (v1.size() != v2.size())
      	{
      		assert(false);
      		return;
      	}
      	for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
      	{
      		Assert(v1[i], v2[i]);
      	}
      
      }
      
      int main()
      {	
      	vector<int> stoneValue;
      	{
      		Solution sln;
      		stoneValue = { 4 };
      		auto res = sln.stoneGameV(stoneValue);
      		Assert(res, 0);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		stoneValue = { 2,1,1 };
      		auto res = sln.stoneGameV(stoneValue);
      		Assert(res, 3);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		stoneValue = { 7,7,7 };
      		auto res = sln.stoneGameV(stoneValue);
      		Assert(res, 7);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		stoneValue = { 7,7,7,7,7,7,7 };
      		auto res = sln.stoneGameV(stoneValue);
      		Assert(res, 28);
      	}
      	
      	{
      		Solution sln;
      		stoneValue = { 6, 2, 3, 4, 5, 5 };
      		auto res = sln.stoneGameV(stoneValue);
      		Assert(res, 18);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		stoneValue = { 98,77,24,49,6,12,2,44,51,96 };
      		auto res = sln.stoneGameV(stoneValue);
      		Assert(res, 330);
      	}
      }
      

      2023年2月

      class Solution {
      public:
      int stoneGameV(const vector& stoneValue) {
      m_stoneValue = stoneValue;
      m_c = m_stoneValue.size();
      m_vSums.push_back(0);
      for (int i = 0; i < m_c; i++)
      {
      m_vSums.push_back(m_vSums[i] + stoneValue[i]);
      }
      m_vMaxValue.assign(m_c, vector(m_c,-1));
      return dfs(0, m_c - 1);
      }
      int dfs(const int iBegin, const int iEnd)
      {
      if (-1 != m_vMaxValue[iBegin][iEnd])
      {
      return m_vMaxValue[iBegin][iEnd];
      }
      if (iBegin == iEnd)
      {
      return m_vMaxValue[iBegin][iEnd] = 0;
      }
      int iTotal = m_vSums[iEnd + 1] - m_vSums[iBegin];
      int iLeftSumMul2SumTotal = -iTotal;
      int iMaxValue = 0;
      for (int i = iBegin; i < iEnd; i++)
      {
      iLeftSumMul2SumTotal += m_stoneValue[i] * 2;
      const int iLeftAdd = m_vSums[i + 1] - m_vSums[iBegin];
      const int iRightAdd = m_vSums[iEnd + 1] - m_vSums[i+1];
      if (iLeftSumMul2SumTotal <= 0)
      {
      iMaxValue = max(iMaxValue, dfs(iBegin, i) + iLeftAdd );
      }
      if ( iLeftSumMul2SumTotal >= 0)
      {
      iMaxValue = max(iMaxValue, dfs(i + 1, iEnd) + iRightAdd);
      }
      }
      return m_vMaxValue[iBegin][iEnd] = iMaxValue;
      }
      int m_c;
      vector m_vSums;
      std::vector<vector> m_vMaxValue;
      vector m_stoneValue;
      };

      2023年7月

      class Solution {
      public:
      int stoneGameV(vector& stoneValue) {
      m_c = stoneValue.size();
      vector<vector> vLeftRight(m_c, vector(m_c + 1));//左闭右开
      vector<vector> vLeftPre(m_c, vector(m_c )), vRightPre(m_c, vector(m_c));//左闭右闭
      for (int i = 0; i < m_c; i++)
      {
      vLeftPre[i][i] = vRightPre[i][i] = stoneValue[i];
      }
      for (int left = m_c-1 ; left >=0 ; left–)
      {
      int i = left ;
      int iLeftSum = 0;//记录[left,i)总石头数量
      int iSum = stoneValue[left];//记录[left,right)的总石头数量
      for (int right = left + 2; right <= m_c; right++)
      {
      iSum += stoneValue[right-1];
      //确保[left,i)的石头数小于等于[i,right) [i,right)不为空 的前提下,i的最大值
      while ((i < right) && ((iLeftSum + stoneValue[i]) * 2 <= iSum))
      {
      iLeftSum += stoneValue[i];
      i++;
      }
      if (iLeftSum * 2 == iSum)
      {
      vLeftRight[left][right] = max( vLeftPre[left][i - 1], vRightPre[i][right - 1]);
      }
      else
      {
      const int iRightI = i + 1;
      vLeftRight[left][right] = max((i == left ) ? 0 : vLeftPre[left][i - 1], (iRightI >= right) ? 0 : vRightPre[iRightI][right - 1]);
      }
      vLeftPre[left][right - 1] = max(vLeftRight[left][right]+iSum, vLeftPre[left][right - 2]);
      vRightPre[left][right-1] = max(vLeftRight[left][right] +iSum, (0==left)?0:vRightPre[left+1][right - 1]);
      }
      }
      return vLeftRight.front().back();
      }
      int m_c;
      };

      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/135886071,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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      int , key , lt , 关键字 , 缓存
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      Arrays , int , 列表 , 排序 , 数组 , 方法
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