[leetcode/lintcode 题解] 算法面试真题详解:流浪剑客斯温

简介: [leetcode/lintcode 题解] 算法面试真题详解:流浪剑客斯温

描述
在物质位面“现实”中,有n+1个星球,分别为星球0,星球1,……,星球n。
每一个星球都有一个传送门,通过传送门可以直接到达目标星球而不经过其他的星球。
不过传送门有两个缺点。
第一,从星球i通过传送门只能到达编号比i大,且与i的差不超过limit的星球。
第二,通过传送门到达星球j,需要cost[j]个金币。
现在,流浪剑客斯温到达星球0后身上有m个金币,请问他有多少种方法通过传送门到达星球n?

  • 1 <= n <= 50, 0 <= m <= 100, 1 <= limit <= 50, 0 <= cost[i] <= 100。
  • 由于cost[0]没有意义,题目保证cost[0] = 0。

在线评测地址:领扣题库官网

样例1
比如 n = 15, 返回一个字符串数组:
输入:
n = 1
m = 1, 
limit = 1
cost = [0, 1]
输出:
1

解释:
方案1:星球0→星球1

样例2
输入:
n = 1
m = 1
limit = 1
cost = [0,2]
输出:
0

解释:
无合法方案

算法:dp

我们用dpidpi代表从星球00出发到达星球ii后拥有jj个金币的方案数。

  • 设置初始状态为在第0号星球,此时拥有m个币。dp0=1dp0=1。
  • 我们考虑dpidpi的前继状态,可以发现,所有编号比i小,且差在limit之内的都能转移过来,并且转移过程消耗cost[i]cost[i]的币,所以对它的前继状态的方案数累加。
  • 可列出状态转移方程如下所示,
  • 最后因为要求总方案数,对于sven在第nn号星球的所有剩余金币数量求和即可。答案

复杂度分析

  • 时间复杂度O(n∗m∗limit)O(n∗m∗limit)
  • 空间复杂度O(n∗m)O(n∗m)

    • 就是dpi所有的状态数
public class Solution {
    /**
     * @param n: the max identifier of planet.
     * @param m: gold coins that Sven has.
     * @param limit: the max difference.
     * @param cost: the number of gold coins that reaching the planet j through the portal costs.
     * @return: return the number of ways he can reach the planet n through the portal.
     */
    public long getNumberOfWays(int n, int m, int limit, int[] cost) {
        // 
        long[][] dp = new long[n + 1][m + 1];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            dp[0][i] = 0;
        }
        dp[0][m] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 0; j <= m; j++) {
                dp[i][j] = 0;
                for (int t = Math.max(0, i - limit); t <= i - 1; t++) {
                    if (j + cost[i] <= m) {
                        dp[i][j] += dp[t][j + cost[i]];
                    }
                }
            }
        }
        long ans = 0;
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            ans += dp[n][i];
        }
        return ans;
    }
}

更多题解参考:九章官网solution

相关文章
|
18天前
|
算法
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
36 0
|
6天前
|
算法 Java 数据库
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
40岁老架构师尼恩分享分库分表的基因算法设计,涵盖分片键选择、水平拆分策略及基因法优化查询效率等内容,助力面试者应对大厂技术面试,提高架构设计能力。
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
|
11天前
|
算法 前端开发 Java
数据结构与算法学习四:单链表面试题,新浪、腾讯【有难度】、百度面试题
这篇文章总结了单链表的常见面试题,并提供了详细的问题分析、思路分析以及Java代码实现,包括求单链表中有效节点的个数、查找单链表中的倒数第k个节点、单链表的反转以及从尾到头打印单链表等题目。
23 1
数据结构与算法学习四:单链表面试题,新浪、腾讯【有难度】、百度面试题
|
5天前
|
算法
每日一道算法题(Leetcode 20)
每日一道算法题(Leetcode 20)
15 2
|
5天前
|
算法 Java 数据库
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
40岁老架构师尼恩在读者群中分享了关于分库分表的基因算法设计,旨在帮助大家应对一线互联网企业的面试题。文章详细介绍了分库分表的背景、分片键的设计目标和建议,以及基因法的具体应用和优缺点。通过系统化的梳理,帮助读者提升架构、设计和开发水平,顺利通过面试。
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
|
14天前
|
算法 Java 数据中心
探讨面试常见问题雪花算法、时钟回拨问题,java中优雅的实现方式
【10月更文挑战第2天】在大数据量系统中,分布式ID生成是一个关键问题。为了保证在分布式环境下生成的ID唯一、有序且高效,业界提出了多种解决方案,其中雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种广泛应用的分布式ID生成算法。本文将详细介绍雪花算法的原理、实现及其处理时钟回拨问题的方法,并提供Java代码示例。
35 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 JavaScript 算法
面试中的网红虚拟DOM,你知多少呢?深入解读diff算法
该文章深入探讨了虚拟DOM的概念及其diff算法,解释了虚拟DOM如何最小化实际DOM的更新,以此提升web应用的性能,并详细分析了diff算法的实现机制。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
|
2天前
|
存储
基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算matlab仿真
本课题探讨基于遗传算法优化智能天线阵列因子,以提升无线通信系统性能,包括信号质量、干扰抑制及定位精度。通过MATLAB2022a实现的核心程序,展示了遗传算法在寻找最优阵列因子上的应用,显著改善了天线接收功率。
|
4天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。