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      【动态规划】【记忆化搜索】C++算法:546移除盒子

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      【动态规划】【记忆化搜索】C++算法:546移除盒子

      2025-02-18 07:28:59 阅读次数:14

      int,iRet,left,return

      LeetCode546. 移除盒子

      给出一些不同颜色的盒子 boxes ,盒子的颜色由不同的正数表示。
      你将经过若干轮操作去去掉盒子,直到所有的盒子都去掉为止。每一轮你可以移除具有相同颜色的连续 k 个盒子(k >= 1),这样一轮之后你将得到 k * k 个积分。
      返回 你能获得的最大积分和 。
      示例 1:
      输入:boxes = [1,3,2,2,2,3,4,3,1]
      输出:23
      解释:
      [1, 3, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 1]
      ----> [1, 3, 3, 4, 3, 1] (33=9 分)
      ----> [1, 3, 3, 3, 1] (1
      1=1 分)
      ----> [1, 1] (33=9 分)
      ----> [] (2
      2=4 分)
      示例 2:
      输入:boxes = [1,1,1]
      输出:9
      示例 3:
      输入:boxes = [1]
      输出:1
      提示:
      1 <= boxes.length <= 100
      1 <= boxes[i] <= 100

      动态规划

      动态规划的状态表示:

      dp[l][r][k]表示消除以下子序列获得的最大得分。
      boxes[0,l)已经消除或不会对消除此子序列有影响。
      boxes[l,r]全部没有消除。
      boxes(r,n)除k个boxes[r]外,全部消除。

      思路

      假定boxs[i1]、boxs[i2]、boxs[i3]、boxes[i4]相等,且不存在其它等于boxs[i4]的盒子。消除i4时有如下可能。
      为了方便,用g(l,r)代替 dp[l+1][r-1][0] f(r,k)代替dp[0][r][k]

           
      i4 f[i4-1][0]+(k+1) ^2 l ,i4,0
      i3 i4 f[i3][1]+g(i3,i4) l ,i4,0 -->l,i3,1
      i2 i4 f[i2][1]+g(i2,i4) l ,i4,0 ->l,i2,1
      i1 i4 f[i1][1]+g(i1,i4) l ,i4,0 >l,i1,1
      i1 i2 i4 f[i1][2]+g(i1,i2)+g{i2,i4) l ,i4,0 --> l,i2,1 -> l,i1->2
      i1 i3 i4 f[i1][2]+g(i1,i3)+g{i3,i4) l ,i4,0 --> l,i3,1 -> l,i1->2
      i2 i3 i4 f[i2][2]+g(i2,i3)+g{i3,i4) l ,i4,0 --> l,i3,1 -> l,i2->2
      i1 i2 i3 i4 f[i1][3]+g(i1,i2)+g{i2,i3)++g{i3,i4) l ,i4,0 --> l,i3,1 ->l,i2->2–>l,i1,3

      我们以i1 i2 i4 为例:
      f[i4][0]可能等于 f[i2][1] + g[i2,i4]
      f[i2][1]可能等于f[i1][2] + g[i1+i2]
      ==> f[i4][0] 可能等于 f[i1]i2] + g[i1][i2] + g[i2][i4]
      ** 结论** 枚举消除时,不用枚举所有一同消除的下标,只需要枚举前一个下标。这意味着转移方程的时间复杂度从O(2n)降为O(n)。
      状态数为n3,故空间复杂度为O(n3),时间复杂度为:O(n4)。许多状态不可能同时存在,实际时间复杂度低得多。

      动态规划分析

      动态规划的转移方程表示:
      所有盒子都会被消除,所以boxes[r]也是,枚举boxes[r]被消除的可能:
      情况一:boxes[r]被消除时,r的下标最小(最左边)。转移方程为:(k+1)*(k+1) + dp[l][r-1][0]
      情况二:boxes[r]被消除时,有元素r1在它的左边和它一起消除。r1的下标比r小,且boxs[r]==boxs[r1]。转移方程为:dp[l][r1][k+1] + dp[r1+1][r-1][0]

      动态规划的初始状态:
      全部为0,表示未计算。

      动态规划的填表顺序:
      计算dp[0][n-1][0]需要的状态。

      动态规划的返回值:
      dp[0][n-1][0]

      枚举了不可能的情况

      比如: {1,2,1,1} 由于boxs[2]和boxs[3]之间没有其它数字,所以它们一定同时被消除。
      假定boxs[i1]boxs[i2]=x,且i1+1i2。
      假定一:i1和i2被两次消除。 不失一般性,假定i1先被消除。包括i1共k1个x被消除,包括i2共k2个x被消除。
      假定二:假定i1和i2之间没数据。除不消i1外,其它操作及顺序和假定一相同,直到消除i2。则时消除k0+k1+k2个x。 k1个boxs[i1]左边可以有k0个可以一并消除。在假定1中,这个k0x无论是一次消除还是多次消除都小于等于k0k0。除了这些x外,其它完全一样。假定一<=k0k0+k1k2+k2k2 假定二:(k0+k1+k2)^2。显然假定一 <= 假定二
      这k0个x可能在假定一中和更左边的结合,那假定二可能等待这些都消除了,再消除i2。
      结论: 假定一不存在,但它一定不优于假定二,假定二存在,所以多枚举了假定一,不会带来错误结果。

      代码

      核心代码

      class Solution {
      public:
      	int removeBoxes(vector<int>& boxes) {
      		m_c = boxes.size();
      		m_boxes = boxes;
      		for (int i = 0; i < m_c; i++)
      		{
      			m_dp[i].assign(m_c, vector<int>(m_c));
      		}
      		return Cal(0,m_c-1,0);
      	}
      	int Cal(const int& l, const int& r, const int& k)
      	{
      		if (l > r)
      		{
      			return 0;
      		}
      		if (0 != m_dp[l][r][k])
      		{
      			return m_dp[l][r][k];
      		}
      		m_dp[l][r][k] = Cal(l, r - 1, 0) + (k + 1) * (k + 1);
      		for (int i = l; i < r; i++)
      		{
      			if (m_boxes[i] == m_boxes[r])
      			{
      				m_dp[l][r][k] = max(m_dp[l][r][k], Cal(l, i, k + 1)+ Cal(i+1,r-1,0));
      			}
      		}
      		return m_dp[l][r][k];
      	}
      	int m_c;
      	vector<int> m_boxes;
      	vector < vector<int>> m_dp[100];
      };
      

      测试用例

      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> boxes;
      
      	{
      		Solution sln;
      		boxes = { 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1 };
      		auto res = sln.removeBoxes(boxes);
      		Assert(30, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		boxes = { 1, 3, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 1 };
      		auto res = sln.removeBoxes(boxes);
      		Assert(23, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		boxes = { 1,1,1 };
      		auto res = sln.removeBoxes(boxes);
      		Assert(9, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		boxes = { 1 };
      		auto res = sln.removeBoxes(boxes);
      		Assert(1, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		boxes = { 1,2,1 };
      		auto res = sln.removeBoxes(boxes);
      		Assert(5, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		boxes = { 1,2,2,1,1,1,2,1,1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,2,1,2,1,1,2,2,1,2,1,2,2,2,2,2,1,2,1,2,2,1,1,1,2,2,1,2,1,2,2,1,2,1,1,1,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,1,1,1,1,2,2,1,1,1,1,1,1,1,2,1,2,2,1 };
      		auto res = sln.removeBoxes(boxes);
      		Assert(2758, res);
      	}
      }
      
      

      2023年1月代码

      class Solution {
      public:
      int removeBoxes(vector& boxes) {
      memset(m_dp, 0, sizeof(m_dp));
      return Cal(boxes,0, boxes.size() - 1, 0);
      }
      int Cal(const vector& boxes,int l, int r, int k)
      {
      if (l > r)
      {
      return 0;
      }
      if (0 != m_dp[l][r][k])
      {
      return m_dp[l][r][k];
      }
      int iSum = Cal(boxes,l, r - 1, 0) + (k + 1)*(k + 1);
      for (int i = l; i < r; i++)
      {
      if (boxes[i] != boxes[r])
      {
      continue;
      }
      iSum = max(iSum, Cal(boxes, l, i, k + 1) + Cal(boxes, i + 1, r - 1, 0));
      }
      m_dp[l][r][k] = iSum;
      return m_dp[l][r][k];
      }
      int m_dp[100][100][100] ;
      };

      2023年6月代码

      class Solution {
      public:
      int removeBoxes(vector& boxes) {
      m_c = boxes.size();
      memset(m_aLRNum, -1, sizeof(m_aLRNum));
      return remove(boxes,0, m_c - 1, 0);
      }
      int remove(const vector& boxes,const int left, const int right, int k)
      {
      if (right < left)
      {
      return 0;
      }
      int& iRet = m_aLRNum[left][right][k];
      if (iRet >= 0)
      {
      return iRet;
      }
      iRet = (1 + k)*(1 + k) + remove(boxes,left, right - 1, 0);
      int tmp = right-1;
      //[1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1],可以先消除中间,只保留两个1
      while (tmp >= left)
      {
      while ((tmp >= left) && (boxes[tmp] != boxes[right]))
      {
      tmp–;
      }
      if (tmp < left)
      {
      return iRet;
      }
      iRet = max(iRet, remove(boxes, tmp + 1, right - 1, 0) + remove(boxes, left, tmp, k + 1));
      tmp–;
      }
      return iRet;
      }
      int m_c;
      int m_aLRNum[100][100][100];//m_aLRNum[l][r][k] 消除nums的[l.r]及和nums[r]相等的k个数
      };

      2023年8月代码

      class Solution {
      public:
      int removeBoxes(vector& boxes) {
      m_boxes = boxes;
      //dp[l][r][k]表示 boxes[l] 到boxes[r] 是最后消除的,消除时后面有k同颜色的数
      memset(m_dp, 0, sizeof(m_dp));
      return Cal(0, boxes.size() - 1, 0);
      }
      int Cal(int left, int r, int k)
      {
      if (r < left)
      {
      return 0;
      }
      int& iRet = m_dp[left][r][k];
      if (0 != iRet)
      {
      return iRet;
      }
      iRet = Cal(left, r - 1, 0) + (k + 1) * (k + 1);//直接消除
      for (int i = r - 1; i >= left; i–)
      {
      if (m_boxes[i] != m_boxes[r])
      {
      continue;
      }
      iRet = max(iRet, Cal(left, i, k + 1) + Cal(i + 1, r - 1, 0));
      }
      return iRet;
      }
      int m_dp[100][100][100];
      vector m_boxes;
      };

      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/135543157,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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