鸡蛋掉落
难度:
标签:
题目描述
代码结果
运行时间: 2512 ms, 内存: 43.4 MB
/*
* 思路:与普通的Java方法类似,这里用Java Stream进行动态规划的状态转移。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class EggDropStream {
public int superEggDrop(int k, int n) {
int[][] dp = new int[k + 1][n + 1];
IntStream.rangeClosed(1, k).forEach(i -> IntStream.rangeClosed(1, n).forEach(j -> dp[i][j] = j));
IntStream.rangeClosed(1, k).forEach(i -> IntStream.rangeClosed(1, n).forEach(j ->
IntStream.rangeClosed(1, j).forEach(x -> dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], 1 + Math.max(dp[i-1][x-1], dp[i][j-x])))));
return dp[k][n];
}
public static void main(String[] args) {
EggDropStream solution = new EggDropStream();
System.out.println(solution.superEggDrop(1, 2)); // 输出:2
System.out.println(solution.superEggDrop(2, 6)); // 输出:3
System.out.println(solution.superEggDrop(3, 14)); // 输出:4
}
}
解释
方法:
问题本质是一个动态规划问题,目标是找到最小的测试次数以确定鸡蛋不会碎的最高楼层。动态规划的状态是dp(K, N),表示有K个鸡蛋和N层楼时确定楼层的最小测试次数。如果从第X层扔鸡蛋,会有两种情况:1) 鸡蛋碎了,需要考虑下方的X-1层楼,用K-1个鸡蛋继续测试;2) 鸡蛋没碎,需要考虑上方的N-X层楼,用K个鸡蛋继续测试。考虑最坏情况,应取两种情况的最大值加1(本次测试)。为了优化查找过程,使用二分搜索来确定最小的最大测试次数,即找到使得两种情况平衡的楼层X。使用记忆化来避免重复计算相同的子问题。
时间复杂度:
O(K * N * logN)
空间复杂度:
O(K * N)
代码细节讲解
🦆
题解中提到使用二分搜索来平衡两种情况的测试次数,请问这种方法是怎样确保能找到最优的楼层X的?
▷🦆
二分搜索在决定向上还是向下调整搜索区间时,是基于哪些条件?即,为什么当broken > not_broken时,搜索区间调整为hi = mid - 1?
▷🦆
在动态规划的递归实现中,为什么当只有一个鸡蛋时返回N,这里的N代表了什么具体的操作或意义?
▷🦆
动态规划中base case设置的'如果没有楼层,不需要测试',这个逻辑是基于什么考虑?是否意味着f=0的情况在这种设定下是默认解决的?
▷