LeetCode/solutions/375. Guess Number Higher or Lower II.md
2020-08-24 22:27:16 +08:00

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375. Guess Number Higher or Lower II

思路

猜数游戏若猜的x且猜错了则需要付出x元钱问需要多少钱能保证猜对。即最坏情况下至少需要花多少钱才能猜对。 根据提示我们发现可以根据动态规划来做而且是个区间dp我们设

dp[i][j]为在[i, j]内做猜数游戏的话计算出的结果, 最后返回dp[1][n]

来考虑一下初始值,设想一下我们在[4,5]之间那就只有4和5两个数了做猜数游戏最坏情况下至少需要花多少钱呢很明显是4块钱所以

初始值: dp[i][i+1] = i, dp[i][i] = 0

那么转移方程呢?先考虑一下如果在[i, j]内做猜数游戏那么为了最后尽可能少花钱那么我们第一次应该猜哪个数设为k 我们可以穷举k属于[i+1, j-1]来看k取何值时会让最终总花费最少即计算dp[i][j]的转移方程为

for all k in [i+1, j-1]:
  dp[i][j] = min(dp[i][j], k + max(dp[i][k-1], dp[k+1][j]));

由上面转移方程看出,我们应该反向枚举i而正向枚举j

时间复杂度O(n^3), 空间复杂度O(n^2)。

本题时间复杂度可优化至O(n^2),可参考12。 亲测确实快一些,但是乍一看没怎么看懂,留个坑吧。

注意此题很容易错误地认为二分就是最优但其实不是。二分只能保证猜测次数最小而不是最坏情况下花费的钱最少。例如n=5若采用二分那么最坏情况下花费是3+4=7但是实际上应该是4+2=6。

C++

class Solution {
public:
    int getMoneyAmount(int n) {
        vector<vector<int>>dp(n+1, vector<int>(n+1, INT_MAX));
        
        for(int i = n; i >= 1; i--){
            dp[i-1][i] = i-1; dp[i][i] = 0;
            for(int j = i+2; j <= n; j++)
                for(int k = i+1; k < j; k++)                    
                    dp[i][j] = min(dp[i][j], k + max(dp[i][k-1], dp[k+1][j]));
        }
        
        return dp[1][n];
    }
};