近隣都市の最小距離内LeetCode1334値

OJ

問題の意味は、
一連のグループ、日の与えられた数の作業の難しさを与えられました。作業日のi番目の仕事、しなければならない最初の完全な（0、I-1）仕事、難易度の完了は、作業グループの日々の難しさという、困難なこの作品の完成のために最も困難で行わ日です合計は、毎日仕事に持っている必要があります。

問題を解決するため
のDP [I] [J]と、動的計画問題の典型的には、二つのタスクの合計を完了するために最低限の難易度I jの日表します。どのように再帰的な関係？I jの日は、これらの日、それに割り当てられ、このJタスク限り、タスクを完了するために、最小割り当ての値は、タスクを完了するためにk個のI日を想定し、タスクを完了するために必要な最初のi-1 JK日、 K> = I、K <=タスクの数
iの最小タスクの難易度を計算することができ、完全なjへの、このような日

public int minDifficulty(int[] jobDifficulty, int d) {
	// 工作数量必须大于天数
    if (jobDifficulty.length < d) {
        return -1;
    }
    int[][] dp = new int[d + 1][jobDifficulty.length + 1];
    dp[1][1] = jobDifficulty[0];
    // 初始化第一天完成i个工作的最小难度
    for (int i = 2; i <= jobDifficulty.length; i++) {
        dp[1][i] = Math.max(dp[1][i - 1], jobDifficulty[i - 1]);
    }
    // map用来记录工作数组中i到j这个区间的最大值
    int[][] map = new int[jobDifficulty.length][jobDifficulty.length];
    for (int i = 0; i < jobDifficulty.length; i++) {
        map[i][i] = jobDifficulty[i];
        for (int j = i + 1; j < jobDifficulty.length; j++) {
            map[i][j] = Math.max(jobDifficulty[j], map[i][j - 1]);
        }
    }
    // 外层循环天数
    for (int i = 2; i <= d; i++) {
   		// 内层循环完成的任务数，第i天要完成的任务数必须大于等于i
        for (int j = i; j <= jobDifficulty.length; j++) {
            dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
            // 总共要完成j个任务，i-1天分配部分任务，i天分配部分任务
            // 计算如何分配才能使难度最小
            for (int k = i - 1; k < j; k++) {
                dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][k] + map[k][j - 1], dp[i][j]);
            }
        }
    }
    // 返回d天完成指定任务的最小难度
    return dp[d][jobDifficulty.length];
}