执行乘法运算的最大分数
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题目描述
代码结果
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/*
* 思路:使用 Java Stream 结合递归来解决这个问题。
* 我们需要定义一个递归函数来计算每一步的最优解。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public int maximumScore(int[] nums, int[] multipliers) {
int n = nums.length, m = multipliers.length;
return maxScore(nums, multipliers, 0, 0, new Integer[m][m]);
}
private int maxScore(int[] nums, int[] multipliers, int i, int left, Integer[][] memo) {
if (i == multipliers.length) return 0;
if (memo[i][left] != null) return memo[i][left];
int right = nums.length - 1 - (i - left);
return memo[i][left] = Math.max(
multipliers[i] * nums[left] + maxScore(nums, multipliers, i + 1, left + 1, memo),
multipliers[i] * nums[right] + maxScore(nums, multipliers, i + 1, left, memo)
);
}
}
解释
方法:
本题解采用动态规划的方法处理问题。定义 dp[j] 表示在第 i 步操作后,从 nums 数组的前 j 个元素和后 (i+1-j) 个元素中选择元素所能得到的最大分数。数组 ndp 用于更新下一步的分数。对于每一个操作 i,我们可以选择 nums 数组的开头或结尾的元素,因此需要更新 ndp[j],其中 j 表示选择的元素数量。如果 j==0,我们只选择了末尾的元素;如果 j 在 1 到 i 之间,可以选择开头或末尾的元素;如果 j==i+1,我们只选择开头的元素。通过这种方式,我们可以在每一步中寻找最大分数的可能性。
时间复杂度:
O(m^2)
空间复杂度:
O(m)
代码细节讲解
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为什么动态规划是解决这个问题的合适方法,而不是其他算法如贪心或回溯?
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动态规划的状态转移方程在这个问题中是如何确定的,特别是为什么需要考虑从数组的开头和末尾选择元素?
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你在代码中提到的`dp[j]`和`ndp[j]`具体代表什么含义,能否详细解释它们的计算过程?
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