当前位置: 首页 > article >正文

【刷题笔记】删除并获取最大点数粉刷房子

欢迎来到 破晓的历程的 博客

⛺️不负时光,不负己✈️

题目一

题目链接:删除并获取最大点数
思路:

  • 预处理在这里插入图片描述
  • 状态表示

在这里插入图片描述

  • 状态转移方程在这里插入图片描述
    代码如下
class Solution {
public:
    int deleteAndEarn(vector<int>& nums) {
        int N=10001;
        int arry[N]={0};
        for(auto x:nums)
        {
            arry[x]+=x;
        }
        //接下来,就是打家劫舍问题
        vector<int> f(N);
        vector<int> g(N);
        f[0]=arry[0];
        g[0]=0;
        for(int i=0;i<N;i++)
        {
            f[i]=g[i-1]+arry[i];
            g[i]=max(g[i-1],f[i-1]);

        }
        return max(f[10000],g[10000]);
        English
    }
};

思考:我们是如何将这道题目和打家劫舍问题联系在一起的

这道题目要求必须删除相邻的数据,和打家劫舍问题中的不能偷相邻的两家的东西非常相似。所以我们就可以将本题转化为打家劫舍问题。但是本题的数据不一定是连续的,所以我们需要预处理一步。转化成连续的。

题目二

题目链接:粉刷房子
思路
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
代码如下

class Solution {
public:
    int minCost(vector<vector<int>>& costs) {
        int m=costs.size(); 
        if(m==1) return min(costs[0][1],costs[0][0],costs[0][2]);
        vector<vector<int>>dp(m+1,vector<int>(3));
    
        for(int i=1;i<m+1;i++)
        {
            dp[i][0]=min(dp[i-1][1],dp[i-1][2])+costs[i-1][0];
            dp[i][1]=min(dp[i-1][0],dp[i-1][2])+costs[i-1][1];
            dp[i][2]=min(dp[i-1][0],dp[i-1][1])+costs[i-1][2];
        }
        return min(dp[m][0],dp[m][1],dp[m][2]);

    }
};

http://www.kler.cn/a/292242.html

相关文章:

  • thinkphp6配置多应用项目及多域名访问路由app配置
  • Flume和kafka的整合
  • 0 -vscode搭建python环境教程参考(windows)
  • WSL与Ubuntu系统--使用Linux
  • Linux之vim全选,全部复制,全部删除
  • Git如何简单使用
  • 二进制方式部署k8s集群
  • OpenCV结构分析与形状描述符(6)带统计的连通组件计算函数connectedComponentsWithStats()的使用
  • 数据结构-栈、队列-相关练习
  • DevExpress WinForms中文教程:Data Grid - 如何自定义绘制?
  • OpenCVSharp中的GrabCut图像分割技术详解
  • C++封装、继承和多态
  • wmv怎么转换成视频mp4?简单的几种视频格式转换方法
  • 1024页 | 20万字详细讲解大数据系统平台设计
  • IP学习-Sixday
  • HTML5好看的花店商城源码3
  • Spark2.x 入门:逻辑回归分类器
  • JavaScript常见反调试手段
  • 第10讲 后端2
  • Elastic Stack-ES集群常用的API
  • 【重学 MySQL】十二、SQL 语言的规则与规范
  • 认识爬虫技术
  • Rust多线程编程概述
  • 爬虫IP池推荐
  • 宠物空气净化器是智商税吗?希喂、IAM、范罗士哪款除毛效果更好?
  • FLTRNN:基于大型语言模型的机器人复杂长时任务规划