数据结构与算法之深入解析“预测赢家”的求解思路与算法示例

Posted Forever_wj

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构与算法之深入解析“预测赢家”的求解思路与算法示例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、题目描述

  • 给出一个整数数组 nums,玩家 1 和玩家 2 基于这个数组设计了一个游戏。
  • 玩家 1 和玩家 2 轮流进行自己的回合,玩家 1 先手。开始时,两个玩家的初始分值都是 0,每一回合,玩家从数组的任意一端取一个数字(即,nums[0] 或 nums[nums.length - 1]),取到的数字将会从数组中移除(数组长度减 1 ),玩家选中的数字将会加到他的得分上。当数组中没有剩余数字可取时,游戏结束。
  • 如果玩家 1 能成为赢家,返回 true;如果两个玩家得分相等,同样认为玩家 1 是游戏的赢家,也返回 true;你可以假设每个玩家的玩法都会使他的分数最大化。
  • 示例 1:
输入:nums = [1,5,2]
输出:false
解释:一开始,玩家 1 可以从 12 中进行选择。
如果他选择 2(或者 1 ),那么玩家 2 可以从 1(或者 2 )和 5 中进行选择。如果玩家 2 选择了 5 ,那么玩家 1 则只剩下 1(或者 2 )可选。 
所以,玩家 1 的最终分数为 1 + 2 = 3,而玩家 25。
因此,玩家 1 永远不会成为赢家,返回 false
  • 示例 2:
输入:nums = [1,5,233,7]
输出:true
解释:玩家 1 一开始选择 1 。然后玩家 2 必须从 57 中进行选择。无论玩家 2 选择了哪个,玩家 1 都可以选择 233。
最终,玩家 1234 分)比玩家 212 分)获得更多的分数,所以返回 true,表示玩家 1 可以成为赢家。

二、求解算法

① 动态规划

  • 状态定义:dp[i][j] 表示作为先手,在区间 nums[i…j] 里进行选择可以获得的相对分数。相对分数的意思是:当前自己的选择得分为正,对手的选择得分为负。

  • 填充方式一:

  • Java 示例:
public class Solution 

    // 状态转移方程:dp[i][j] = max(nums[i] - dp[i + 1][j], nums[j] - dp[i][j - 1])
    
    public boolean PredictTheWinner(int[] nums) 
        int len = nums.length;
        int[][] dp = new int[len][len];

        // dp[i][j]:作为先手,在区间 nums[i..j] 里进行选择可以获得的相对分数
        for (int i = 0; i < len; i++) 
            dp[i][i] = nums[i];
        
        
        for (int i = len - 2; i >= 0; i--) 
            for (int j = i + 1; j < len; j++) 
                dp[i][j] = Math.max(nums[i] - dp[i + 1][j], nums[j] - dp[i][j - 1]);
            
        
        return dp[0][len - 1] >= 0;
    

  • 填充方式二:

  • Java 示例:
public class Solution 

    // 状态转移方程:dp[i][j] = max(nums[i] - dp[i + 1][j], nums[j] - dp[i][j - 1])
    
    public boolean PredictTheWinner(int[] nums) 
        int len = nums.length;
        int[][] dp = new int[len][len];
        
        // dp[i][j]:作为先手,在区间 nums[i..j] 里进行选择可以获得的相对分数
        for (int i = 0; i < len; i++) 
            dp[i][i] = nums[i];
        

        for (int j = 1; j < len; j++) 
            for (int i = j - 1; i >= 0; i--) 
                dp[i][j] = Math.max(nums[i] - dp[i + 1][j], nums[j] - dp[i][j - 1]);
            
        
        return dp[0][len - 1] >= 0;
    

② 递归(Leetcode 官方解法)

  • 为了判断哪个玩家可以获胜,需要计算一个总分,即先手得分与后手得分之差,当数组中的所有数字都被拿取时,如果总分大于或等于 0,则先手获胜,反之则后手获胜。
  • 由于每次只能从数组的任意一端拿取数字,因此可以保证数组中剩下的部分一定是连续的。假设数组当前剩下的部分为下标 start 到下标 end,其中 0≤start≤end<nums.length,如果 start=end,则只剩一个数字,当前玩家只能拿取这个数字;如果 start<end,则当前玩家可以选择 nums[start] 或 nums[end],然后轮到另一个玩家在数组剩下的部分选取数字,这是一个递归的过程。
  • 计算总分时,需要记录当前玩家是先手还是后手,判断当前玩家的得分应该记为正还是负。当数组中剩下的数字多于 1 个时,当前玩家会选择最优的方案,使得自己的分数最大化,因此对两种方案分别计算当前玩家可以得到的分数,其中的最大值为当前玩家最多可以得到的分数。

  • Java 示例:
class Solution 
    public boolean PredictTheWinner(int[] nums) 
        return total(nums, 0, nums.length - 1, 1) >= 0;
    

    public int total(int[] nums, int start, int end, int turn) 
        if (start == end) 
            return nums[start] * turn;
        
        int scoreStart = nums[start] * turn + total(nums, start + 1, end, -turn);
        int scoreEnd = nums[end] * turn + total(nums, start, end - 1, -turn);
        return Math.max(scoreStart * turn, scoreEnd * turn) * turn;
    

  • 复杂度分析:
    • 时间复杂度:O(2n),其中 n 是数组的长度。
    • 空间复杂度:O(n),其中 n 是数组的长度,空间复杂度取决于递归使用的栈空间。

以上是关于数据结构与算法之深入解析“预测赢家”的求解思路与算法示例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

数据结构与算法之深入解析“股票的最大利润”的求解思路与算法示例

数据结构与算法之深入解析“安装栅栏”的求解思路与算法示例

数据结构与算法之深入解析“最长连续序列”的求解思路与算法示例

数据结构与算法之深入解析“路径总和”的求解思路与算法示例

数据结构与算法之深入解析“斐波那契数”的求解思路与算法示例

数据结构与算法之深入解析“连续整数求和”的求解思路与算法示例