石子游戏 V
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题目描述
代码结果
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/*
题目思路:
我们可以使用Java Stream和动态规划来解决这个问题。与传统方法类似,我们可以使用前缀和数组来快速计算区间的和,并使用流操作来遍历和计算动态规划的状态。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class StoneGameStream {
public int stoneGameV(int[] stoneValue) {
int n = stoneValue.length;
int[] prefixSum = new int[n + 1];
IntStream.range(0, n).forEach(i -> prefixSum[i + 1] = prefixSum[i] + stoneValue[i]);
int[][] dp = new int[n][n];
IntStream.range(1, n).forEach(len -> {
IntStream.range(0, n - len).forEach(i -> {
int j = i + len;
IntStream.range(i, j).forEach(k -> {
int leftSum = prefixSum[k + 1] - prefixSum[i];
int rightSum = prefixSum[j + 1] - prefixSum[k + 1];
if (leftSum < rightSum) {
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], leftSum + dp[i][k]);
} else if (leftSum > rightSum) {
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], rightSum + dp[k + 1][j]);
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], leftSum + Math.max(dp[i][k], dp[k + 1][j]));
}
});
});
});
return dp[0][n - 1];
}
}
解释
方法:
该题解采用了动态规划的思路,定义状态dp[i,j]表示在子数组stoneValue[i:j]中Alice可以获得的最大分数。首先使用前缀和数组A来优化区间和的计算,使得任意子数组的和可以在O(1)时间内得到。对于任何一个分割位置k,计算左右子数组的和,并基于这两个和更新Alice的最大可能分数。转移方程考虑了三种情况:左子数组和小于、等于、或大于右子数组和。使用记忆化递归(通过cache装饰器)避免重复计算相同状态,从而提高效率。在每个状态下,先计算所有可能的分数,并按分数排序,然后只考虑可能提高最大分的选项来进一步优化运算。这种方式称为剪枝,减少了不必要的递归调用。
时间复杂度:
O(n^3)
空间复杂度:
O(n^2)
代码细节讲解
🦆
为什么在动态规划的状态转移方程中,需要对左右子数组和进行比较,而不是直接计算可能的最大分数?
▷🦆
在递归函数`game`中,`reward_list`是如何确保优化计算的,具体是基于什么逻辑进行排序和剪枝的?
▷🦆
函数`f`在处理左右子数组和相等的情况时,为什么会考虑两边的最大值,这种策略在哪些情况下是必需的?
▷🦆
在实现中,使用了前缀和数组A来优化计算,这种方法有哪些潜在的缺点或在特定情况下可能不那么有效?
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