分隔数组以得到最大和
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题目描述
代码结果
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/*
* 思路:
* 使用动态规划和Java Stream API来简化代码。
* 我们仍然使用一个dp数组来存储前i个元素的最大和。
* 对于每个位置i,我们向前最多看k个元素,计算可能的分隔,并选择最大的分隔。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public int maxSumAfterPartitioning(int[] arr, int k) {
int n = arr.length;
int[] dp = new int[n + 1];
IntStream.rangeClosed(1, n).forEach(i -> {
int[] max = {0};
IntStream.rangeClosed(1, Math.min(k, i)).forEach(j -> {
max[0] = Math.max(max[0], arr[i - j]);
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[i - j] + max[0] * j);
});
});
return dp[n];
}
}
解释
方法:
该题解采用了动态规划的策略来解决问题。定义一个dp数组,其中dp[i]表示到数组arr中第i个元素为止的最大和。初始化dp[0]为arr[0]。对于前k个元素,更新dp[i]为前i+1个元素中的最大值乘以i+1。对于第k个元素之后的每个元素,考虑所有可能的分割方式(最多k个元素为一组),计算每种方式下的最大和,更新dp[i]为所有这些可能中的最大值。
时间复杂度:
O(n*k)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
为什么在处理前k个元素时,dp[i]可以简单地设置为前i+1个元素的最大值乘以i+1?这样做是否忽略了某些可能的分割方式?
▷🦆
在更新dp[i]时,为什么要遍历之前的最多k个元素来重新计算最大值?这一步是否有可能通过优化减少重复计算?
▷🦆
在考虑分割方案时,为什么选择最大值乘以子数组的长度作为该分割的总和?这种方法是否总是得到最优解?
▷🦆
dp数组的每个值代表什么含义?能否详细解释dp[i]的具体计算过程?
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