LeetCode:1696. 跳跃游戏 VI(DP, Java)

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[1696. 跳跃游戏 VI](#1696. 跳跃游戏 VI)

题目描述:

实现代码与解析:

一眼dp(超时,后面给出优化思路和代码)

原理思路:

优化后代码:


1696. 跳跃游戏 VI

题目描述:

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k

一开始你在下标 0 处。每一步,你最多可以往前跳 k 步,但你不能跳出数组的边界。也就是说,你可以从下标 i 跳到 [i + 1, min(n - 1, i + k)] 包含 两个端点的任意位置。

你的目标是到达数组最后一个位置(下标为 n - 1 ),你的 得分 为经过的所有数字之和。

请你返回你能得到的 最大得分

示例 1:

复制代码
输入:nums = [1,-1,-2,4,-7,3], k = 2
输出:7
解释:你可以选择子序列 [1,-1,4,3] (上面加粗的数字),和为 7 。

示例 2:

复制代码
输入:nums = [10,-5,-2,4,0,3], k = 3
输出:17
解释:你可以选择子序列 [10,4,3] (上面加粗数字),和为 17 。

示例 3:

复制代码
输入:nums = [1,-5,-20,4,-1,3,-6,-3], k = 2
输出:0

提示:

  • 1 <= nums.length, k <= 105
  • -104 <= nums[i] <= 104

实现代码与解析:

一眼dp(超时,后面给出优化思路和代码)

java 复制代码
class Solution {
    public int maxResult(int[] nums, int k) {
        
        int n = nums.length;
        int[] f = new int[n];
        Arrays.fill(f, -0x3f3f3f3f);
        f[0] = nums[0];
        
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            int j = i - k >= 0 ? i - k : 0;
            for (; j < i; j++) {
                f[i] = Math.max(f[i], f[j] + nums[i]);
            }
        }

        return f[n - 1];
    }
}

原理思路:

一眼dp,但是超时,这个dp就不用再解析了吧,简单的dp,主要是考虑优化。

很明显,我们这里在dp第二层遍历i - k 到 i 这个区间的时候,没必要都遍历下来,只需要找最大的值,所以优化思路不就来了,那这个区间,不就是滑动窗口找最大值么,双端队列。

不过我们这里是i - k 到 i - 1的区间 最大值,所以先计算然后再将当前遍历的数下标插入队列。

不懂滑动窗口可以看看我之前的文章,其实就是用来求区间的最值的,遇到这种问题直接用就行。

Leetcode:239. 滑动窗口最大值(C++)_滑动窗口最大值 c++-CSDN博客

优化后代码:

java 复制代码
class Solution {
    public int maxResult(int[] nums, int k) {
        
        int n = nums.length;
        int[] f = new int[n];

        f[0] = nums[0];
        Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();
        
        q.offerLast(0);
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (q.peekFirst() < i - k) { // 移动,若左端点未出队,让其出队
                q.pollFirst();
            }
            f[i] = nums[i] + f[q.peekFirst()]; // 计算当前位置最大值
            
            while (!q.isEmpty() && f[i] >= f[q.peekLast()]) { // 入队,单调队列
                q.pollLast();
            }
            q.offerLast(i); // 入队
        }

        return f[n - 1];
    }
}
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