与动态规划的爱恨情仇——最佳观光组合

69 阅读2分钟

持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第13天,点击查看活动详情


最近一直在力扣刷题,也逐渐对各类题型有了自己的理解,所谓见招拆招,将自己的浅显经验分享一下,帮助更多在编程路上的朋友们。


最佳观光组合

给你一个正整数数组 values,其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分,并且两个景点 i 和 j 之间的 距离 为 j - i。

一对景点(i < j)组成的观光组合的得分为 values[i] + values[j] + i - j ,也就是景点的评分之和 减去 它们两者之间的距离。

返回一对观光景点能取得的最高分。

示例 1:

输入:values = [8,1,5,2,6]
输出:11
解释:i = 0, j = 2, values[i] + values[j] + i - j = 8 + 5 + 0 - 2 = 11\

示例 2:

输入:values = [1,2]
输出:2

思路

这道题的思路很难想到,要得到values[i] + values[j] + i - j的最大值,首先将其分为两部分: values[i] + ivalues[j] - j,其中i < j

换一种说法,我们要遍历每一个values[j] - j,并找到一个前面最大的values[i] + i

变量dp代表最终结果,iMax代表最大的values[i] + i,可以写出状态转移方程: dp = Math.max(dp, iMax + values[j] - j

iMax = Math.max(iMax, values[i] + i)

数组长度是大于2的,初始状态下dp的值是无意义的,初始化dp = 0,iMax = values[0] + 0;

两部分可以通过一次遍历得出结果,使用上一次获得的最大iMax来计算在最新的dp值,更新完dp后,才可以更新iMax的值,以确保iMax的下标索引是小于dp的

for(int i = 1; i < n; i++) {
    dp = Math.max(dp, iMax + values[i] - i);
    iMax = Math.max(iMax, values[i] + i);
}

题解

class Solution {
    public int maxScoreSightseeingPair(int[] values) {
        int n = values.length;
        int iMax = values[0];
        int dp = 0;
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            dp = Math.max(dp, iMax + values[i] - i);
            iMax = Math.max(iMax, values[i] + i);
        }
        return dp;
    }
}