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      【动态规划】【前缀和】【C++算法】LCP 57. 打地鼠

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      【动态规划】【前缀和】【C++算法】LCP 57. 打地鼠

      2025-02-17 09:30:10 阅读次数:14

      int,vector

      作者推荐

      视频算法专题

      本文涉及知识点

      动态规划汇总

      C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频

      LCP 57. 打地鼠

      勇者面前有一个大小为3*3 的打地鼠游戏机,地鼠将随机出现在各个位置,moles[i] = [t,x,y] 表示在第 t 秒会有地鼠出现在 (x,y) 位置上,并于第 t+1 秒该地鼠消失。
      勇者有一把可敲打地鼠的锤子,初始时刻(即第 0 秒)锤子位于正中间的格子 (1,1),锤子的使用规则如下:
      锤子每经过 1 秒可以往上、下、左、右中的一个方向移动一格,也可以不移动
      锤子只可敲击所在格子的地鼠,敲击不耗时
      请返回勇者最多能够敲击多少只地鼠。
      注意:
      输入用例保证在相同时间相同位置最多仅有一只地鼠
      示例 1:
      输入: moles = [[1,1,0],[2,0,1],[4,2,2]]
      输出: 2
      解释: 第 0 秒,锤子位于 (1,1) 第 1 秒,锤子移动至 (1,0) 并敲击地鼠 第 2 秒,锤子移动至 (2,0) 第 3 秒,锤子移动至 (2,1) 第 4 秒,锤子移动至 (2,2) 并敲击地鼠 因此勇者最多可敲击 2 只地鼠
      示例 2:
      输入:moles = [[2,0,2],[5,2,0],[4,1,0],[1,2,1],[3,0,2]]
      输出:3
      解释: 第 0 秒,锤子位于 (1,1) 第 1 秒,锤子移动至 (2,1) 并敲击地鼠 第 2 秒,锤子移动至 (1,1) 第 3 秒,锤子移动至 (1,0) 第 4 秒,锤子在 (1,0) 不移动并敲击地鼠 第 5 秒,锤子移动至 (2,0) 并敲击地鼠 因此勇者最多可敲击 3 只地鼠
      示例 3:
      输入:moles = [[0,1,0],[0,0,1]]
      输出:0
      解释: 第 0 秒,锤子初始位于 (1,1),此时并不能敲击 (1,0)、(0,1) 位置处的地鼠
      提示:
      1 <= moles.length <= 105
      moles[i].length == 3
      0 <= moles[i][0] <= 109
      0 <= moles[i][1], moles[i][2] < 3

      动态规划

      容易想到的解法:
      moles排序
      pre[j] 记录moles[i-1][0]时 锤子在j时,敲到的最多地鼠。
      dp[i] 记录moles[i][0]时 锤子在j时,敲到的最多地鼠。
      本文讲解另外一种解法。

      动态规划的状态表示

      moles排序,dp[i]记录敲到mole[i][0]的那只老鼠时,最多敲到的地鼠数。
      状态数: moles.length

      动态规划的转移方程

      j是前一只被敲到的地鼠,因为最多距离4,所以时间相差4就一定能敲倒。
      情况一: i M a x = M a x j : 0 m o l e s [ j ] [ 0 ] + 4 < = m o l e s [ i ] [ 0 ] iMax=Max\Large_{j:0}^{moles[j][0]+4<=moles[i][0]} iMax=Maxj:0moles[j][0]+4<=moles[i][0]​dp[j]
      情况二:dp[i] = 1+max(iMax, j : 0 m o l e s [ j ] [ 0 ] + 4 > m o l e s [ i ] [ 0 ] \Large_{j:0}^{moles[j][0]+4> moles[i][0]} j:0moles[j][0]+4>moles[i][0]​如果能敲到dp[j]且dp[j]不为0$)
      由于同一时间同一地点不会有两只地鼠,所以情况二,顶多只有三个,每个时间9个位置,共27种可能。
      情况一,可以用前缀和,总时间复杂度是O(n)。
      情况三:没有j,只敲到一只地鼠。
      转移方程,时间复杂度:O(1)
      总时间复杂度:O(moles.length)

      动态规划的初始状态

      dp[0] =(0==modes[0][0]):1:0

      动态规划的填表顺序

      按时间顺序。

      动态规划的返回值

      dp的最大值。

      代码

      template<class ELE>
      void MaxSelf(ELE* seft, const ELE& other)
      {
      	*seft = max(*seft, other);
      }
      
      
      class Solution {
      public:
      	int getMaximumNumber(vector<vector<int>>& moles) {
      		m_c = moles.size();
      		sort(moles.begin(), moles.end());
      		vector<int> dp(m_c);
      		int iMax = 0;
      		auto Can = [&](int i, int preTime, int x, int y)
      		{
      			const int dis = abs(moles[i][1] - x) + abs(moles[i][2] - y);
      			return moles[i][0] - preTime >= dis;
      		};
      		for (int i = 0, j = 0; i < m_c; i++)
      		{
      			while (moles[i][0] - moles[j][0] >= 4)
      			{
      				iMax = max(iMax, dp[j++]);
      			}
      			if (Can(i, 0, 1, 1))
      			{
      				MaxSelf(&dp[i],1 );
      			}
      			if (j > 0)
      			{
      				MaxSelf(&dp[i], iMax + 1);	
      			}
      			for (int t = i-1 ; t >= j ;t--)
      			{
      				if (0 == dp[t])
      				{
      					continue;
      				}
      				if (Can(i, moles[t][0], moles[t][1], moles[t][2]))
      				{	
      					MaxSelf(&dp[i], dp[t] + 1);  
      				}
      			}
      		}
      		return *std::max_element(dp.begin(), dp.end());
      	}
      	int m_c;
      };
      

      测试用例

      
      template<class T,class T2>
      void Assert(const T& t1, const T2& 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<vector<int>> moles;
      	{
      		Solution sln;
      		moles= { {1,1,0},{2,0,1},{4,2,2} };
      		auto res = sln.getMaximumNumber(moles);
      		Assert(2, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		moles = { {2,0,2},{5,2,0},{4,1,0},{1,2,1},{3,0,2} };
      		auto res = sln.getMaximumNumber(moles);
      		Assert(3, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		moles = { {2,0,2},{6,2,0},{4,1,0},{2,2,2},{3,0,2} };
      		auto res = sln.getMaximumNumber(moles);
      		Assert(2, res);
      	}
      
      	{
      		Solution sln;
      		moles = { {0,1,0},{0,0,1} };
      		auto res = sln.getMaximumNumber(moles);
      		Assert(0, res);
      	}
      
      	{
      		Solution sln;
      		moles = { {0,1,0},{0,0,1},{0,2,1},{0,1,2},{0,0,2},{1,2,2},{1,0,0},{1,0,2},{2,0,2},{2,2,2},{2,0,1},{2,0,0},{2,2,0},{3,1,2},{3,0,0},{3,2,0},{3,0,2},{3,2,2},{3,1,0},{4,0,1},{4,1,2},{4,1,1},{4,0,2},{4,1,0},{5,0,1},{5,0,0},{5,2,0},{5,0,2},{6,1,2},{6,0,0},{6,0,2},{6,1,0},{6,2,1},{7,0,0},{7,2,0},{7,1,1},{7,1,2},{7,2,1},{8,2,2},{8,0,1},{8,2,1},{8,1,2},{8,1,1},{8,2,0},{9,1,1},{9,0,2},{9,2,2},{9,1,0},{9,2,1},{9,0,0},{9,2,0},{10,1,1},{10,0,2},{10,1,0},{10,2,2},{10,2,1},{10,1,2},{10,0,0} };
      		auto res = sln.getMaximumNumber(moles);
      		Assert(9, res);
      	}
      
      }
      

      2023年4月

      class Solution {
      public:
      int getMaximumNumber(vector<vector>& moles) {
      vector<vector<vector>> vMoves(5,vector<vector>(9));
      for (int i = 0; i < 9; i++)
      {
      const int r = i / 3;
      const int c = i % 3;
      vector& v = vMoves[1][i];
      if (r > 0)
      {
      v.emplace_back(i - 3);
      }
      if (r + 1 < 3)
      {
      v.emplace_back(i + 3);
      }
      if (c > 0)
      {
      v.emplace_back(i - 1);
      }
      if (c + 1 < 3)
      {
      v.emplace_back(i + 1);
      }
      v.emplace_back(i);
      }
      for (int iMove = 2; iMove <= 4; iMove++)
      {
      for (int iStatu = 0; iStatu < 9; iStatu++)
      {
      vector& v = vMoves[iMove][iStatu];
      vector& vPre = vMoves[iMove - 1][iStatu];
      for (int iPreStatu : vPre)
      {
      for (int iEndStatu : vMoves[1][iPreStatu])
      {
      v.emplace_back(iEndStatu);
      }
      }
      v.insert(v.end(), vPre.begin(), vPre.end());
      sort(v.begin(), v.end());
      v.erase(std::unique(v.begin(), v.end()), v.end());
      }
      }
      std::map<int, vector> mTimeStatu;
      for (const auto& v: moles)
      {
      mTimeStatu[v[0]].emplace_back(v[1] * 3 + v[2]);
      }
      vector pre(9, -1000 * 1000);
      int vHas[9] = { 0 };
      for (const auto& iStatu : mTimeStatu[0])
      {
      vHas[iStatu] = 1;
      }
      pre[3 + 1] = vHas[4];
      int iPreTime = 0;
      for (const auto& it : mTimeStatu)
      {
      int iTime = min(4,it.first - iPreTime);
      iPreTime = it.first;
      //不移动
      vector dp = pre;
      memset(vHas, 0, sizeof(vHas));
      for (const auto& iStatu :it.second)
      {
      vHas[iStatu] = 1;
      }
      for (int iCurStatu = 0; iCurStatu < 9; iCurStatu++)
      {
      const int iAdd = vHas[iCurStatu];
      for (const int iPre : vMoves[iTime][iCurStatu])
      {
      dp[iCurStatu] = max(dp[iCurStatu], pre[iPre] + iAdd);
      }
      }
      pre.swap(dp);
      }
      return *std::max_element(pre.begin(), pre.end());
      }
      }

      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/136046235,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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