这篇文章主要讲解了“C++如何实现打气球游戏”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“C++如何实现打气球游戏”吧!
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Example:
Input:
[3,1,5,8]
Output:
167
Explanation:
nums = [3,1,5,8] --> [3,5,8] --> [3,8] --> [8] --> []
coins = 3*1*5 + 3*5*8 + 1*3*8 + 1*8*1 = 167
Credits:
Special thanks to @peisi for adding this problem and creating all test cases.
这道题提出了一种打气球的游戏,每个气球都对应着一个数字,每次打爆一个气球,得到的金币数是被打爆的气球的数字和其两边的气球上的数字相乘,如果旁边没有气球了,则按1算,以此类推,求能得到的最多金币数。参见题目中给的例子,题意并不难理解。那么大家拿到题后,总是会习惯的先去想一下暴力破解法吧,这道题的暴力搜索将相当的复杂,因为每打爆一个气球,断开的地方又重新挨上,所有剩下的气球又要重新遍历,这使得分治法不能 work,整个的时间复杂度会相当的高,不要指望可以通过 OJ。而对于像这种求极值问题,一般都要考虑用动态规划 Dynamic Programming 来做,维护一个二维动态数组 dp,其中 dp[i][j] 表示打爆区间 [i,j] 中的所有气球能得到的最多金币。题目中说明了边界情况,当气球周围没有气球的时候,旁边的数字按1算,这样可以在原数组两边各填充一个1,方便于计算。这道题的最难点就是找状态转移方程,还是从定义式来看,假如区间只有一个数,比如 dp[i][i],那么计算起来就很简单,直接乘以周围两个数字即可更新。如果区间里有两个数字,就要算两次了,先打破第一个再打破了第二个,或者先打破第二个再打破第一个,比较两种情况,其中较大值就是该区间的 dp 值。假如区间有三个数呢,比如 dp[1][3],怎么更新呢?如果先打破第一个,剩下两个怎么办呢,难道还要分别再遍历算一下吗?这样跟暴力搜索的方法有啥区别呢,还要 dp 数组有啥意思。所谓的状态转移,就是假设已知了其他状态,来推导现在的状态,现在是想知道 dp[1][3] 的值,那么如果先打破了气球1,剩下了气球2和3,若之前已经计算了 dp[2][3] 的话,就可以使用其来更新 dp[1][3] 了,就是打破气球1的得分加上 dp[2][3]。那假如先打破气球2呢,只要之前计算了 dp[1][1] 和 dp[3][3],那么三者加起来就可以更新 dp[1][3]。同理,先打破气球3,就用其得分加上 dp[1][2] 来更新 dp[1][3]。说到这里,是不是感觉豁然开朗了 ^.^
那么对于有很多数的区间 [i, j],如何来更新呢?现在是想知道 dp[i][j] 的值,这个区间可能比较大,但是如果知道了所有的小区间的 dp 值,然后聚沙成塔,逐步的就能推出大区间的 dp 值了。还是要遍历这个区间内的每个气球,就用k来遍历吧,k在区间 [i, j] 中,假如第k个气球最后被打爆,那么此时区间 [i, j] 被分成了三部分,[i, k-1],[k],和 [k+1, j],只要之前更新过了 [i, k-1] 和 [k+1, j] 这两个子区间的 dp 值,可以直接用 dp[i][k-1] 和 dp[k+1][j],那么最后被打爆的第k个气球的得分该怎么算呢,你可能会下意识的说,就乘以周围两个气球被 nums[k-1] * nums[k] * nums[k+1],但其实这样是错误的,为啥呢?dp[i][k-1] 的意义是什么呢,是打爆区间 [i, k-1] 内所有的气球后的最大得分,此时第 k-1 个气球已经不能用了,同理,第 k+1 个气球也不能用了,相当于区间 [i, j] 中除了第k个气球,其他的已经爆了,那么周围的气球只能是第 i-1 个,和第 j+1 个了,所以得分应为 nums[i-1] * nums[k] * nums[j+1],分析到这里,状态转移方程应该已经跃然纸上了吧,如下所示:
dp[i][j] = max(dp[i][j], nums[i - 1] * nums[k] * nums[j + 1] + dp[i][k - 1] + dp[k + 1][j]) ( i ≤ k ≤ j )
有了状态转移方程了,就可以写代码,下面就遇到本题的第二大难点了,区间的遍历顺序。一般来说,遍历所有子区间的顺序都是i从0到n,然后j从i到n,然后得到的 [i, j] 就是子区间。但是这道题用这种遍历顺序就不对,在前面的分析中已经说了,这里需要先更新完所有的小区间,然后才能去更新大区间,而用这种一般的遍历子区间的顺序,会在更新完所有小区间之前就更新了大区间,从而不一定能算出正确的dp值,比如拿题目中的那个例子 [3, 1, 5, 8] 来说,一般的遍历顺序是:
[3] -> [3, 1] -> [3, 1, 5] -> [3, 1, 5, 8] -> [1] -> [1, 5] -> [1, 5, 8] -> [5] -> [5, 8] -> [8]
显然不是我们需要的遍历顺序,正确的顺序应该是先遍历完所有长度为1的区间,再是长度为2的区间,再依次累加长度,直到最后才遍历整个区间:
[3] -> [1] -> [5] -> [8] -> [3, 1] -> [1, 5] -> [5, 8] -> [3, 1, 5] -> [1, 5, 8] -> [3, 1, 5, 8]
这里其实只是更新了 dp 数组的右上三角区域,最终要返回的值存在 dp[1][n] 中,其中n是两端添加1之前数组 nums 的个数。参见代码如下:
解法一:
class Solution { public: int maxCoins(vector& nums) { int n = nums.size(); nums.insert(nums.begin(), 1); nums.push_back(1); vector > dp(n + 2, vector (n + 2, 0)); for (int len = 1; len <= n; ++len) { for (int i = 1; i <= n - len + 1; ++i) { int j = i + len - 1; for (int k = i; k <= j; ++k) { dp[i][j] = max(dp[i][j], nums[i - 1] * nums[k] * nums[j + 1] + dp[i][k - 1] + dp[k + 1][j]); } } } return dp[1][n]; } };
对于题目中的例子[3, 1, 5, 8],得到的dp数组如下:
0 0 0 0 0 0
0 3 30 159 167 0
0 0 15 135 159 0
0 0 0 40 48 0
0 0 0 0 40 0
0 0 0 0 0 0
这题还有递归解法,思路都一样,就是写法略有不同,参见代码如下:
解法二:
class Solution { public: int maxCoins(vector& nums) { int n = nums.size(); nums.insert(nums.begin(), 1); nums.push_back(1); vector > dp(n + 2, vector (n + 2, 0)); return burst(nums, dp, 1 , n); } int burst(vector & nums, vector >& dp, int i, int j) { if (i > j) return 0; if (dp[i][j] > 0) return dp[i][j]; int res = 0; for (int k = i; k <= j; ++k) { res = max(res, nums[i - 1] * nums[k] * nums[j + 1] + burst(nums, dp, i, k - 1) + burst(nums, dp, k + 1, j)); } dp[i][j] = res; return res; } };
感谢各位的阅读,以上就是“C++如何实现打气球游戏”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对C++如何实现打气球游戏这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!