leetcode 面试题 17.16. 按摩师 动态规划 两维度 小偷系列 198 213 337

leetcode 面试题 17.16. 按摩师 动态规划 两维度 小偷系列 198 213 337


leetcode 2020年3月 每日一题打卡
程序员面试金典
类似的题:小偷系列(leetcode198 213 337)198 打家劫舍

题目:

一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求,每个预约都可以选择接或不接。在每次预约服务之间要有休息时间,因此她不能接受相邻的预约。给定一个预约请求序列,替按摩师找到最优的预约集合(总预约时间最长),返回总的分钟数。注意:本题相对原题稍作改动

示例 1:
输入: [1,2,3,1]
输出: 4
解释: 选择 1 号预约和 3 号预约,总时长 = 1 + 3 = 4。
示例 2:
输入: [2,7,9,3,1]
输出: 12
解释: 选择 1 号预约、 3 号预约和 5 号预约,总时长 = 2 + 9 + 1 = 12。
示例 3:
输入: [2,1,4,5,3,1,1,3]
输出: 12
解释: 选择 1 号预约、 3 号预约、 5 号预约和 8 号预约,总时长 = 2 + 4 + 3 + 3 = 12。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/the-masseuse-lcci

方法: 动态规划(两维度)、小偷系列(leetcode198 213 337)

两维度动态规划,dp[i][0]表示第 i 个预约不接的最长预约时间,dp[i][1]表示第 i个预约接的最长预约时间。从前往后计算 dp值,假设我们已经计算出前 i-1个 dp 值,现计算 dp[i][0]和dp[i][1]。状态转移方程:dp[i][0]=max(dp[i−1][0],dp[i−1][1]),p[i][1]=dp[i−1][0]+nums[i]。(计算 dp[i][0/1]时,只与前一个状态 dp[i-1][0/1] 有关,所以我们可以不用开数组,只用两个变量 dp0,dp1分别存储 dp[i-1][0] 和 dp[i-1][1] 的答案,然后去转移更新答案即可。)时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

代码:

class Solution(object):
    def massage(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        # 两维度动态规划
        if nums==[]:
            return 0
        dp0=0
        dp1=nums[0]
        for num in nums[1:]:
            predp0=dp0
            dp0=max(dp0,dp1)
            dp1=predp0+num
        
        return max(dp0,dp1)

思想:

  1. 动态规划的步骤:设计状态——确定状态转移方程——确定初始值(边界值)——确定输出——(状态是否可压缩)
  2. 通过增加维度,消除后效性的操作在动态规划问题里是非常常见的。无后效性的理解:1、后面的决策不会影响到前面的决策; 2、之前的状态怎么来的并不重要。力扣的几道股票问题基本都是这个思路,而且设置状态的思想和这道题是完全一致的。
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