• 【算法|动态规划No.8】leetcode面试题 17.16. 按摩师


    个人主页兜里有颗棉花糖
    欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 兜里有颗棉花糖 原创
    收录于专栏【手撕算法系列专栏】【LeetCode
    🍔本专栏旨在提高自己算法能力的同时,记录一下自己的学习过程,希望对大家有所帮助
    🍓希望我们一起努力、成长,共同进步。
    在这里插入图片描述

    点击直接跳转到该题目

    1️⃣题目描述

    一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求,每个预约都可以选择接或不接。在每次预约服务之间要有休息时间,因此她不能接受相邻的预约。给定一个预约请求序列,替按摩师找到最优的预约集合(总预约时间最长),返回总的分钟数。

    示例1:

    输入: [1,2,3,1]
    输出: 4
    解释: 选择 1 号预约和 3 号预约,总时长 = 1 + 3 = 4。

    示例2:

    输入: [2,7,9,3,1]
    输出: 12
    解释: 选择 1 号预约、 3 号预约和 5 号预约,总时长 = 2 + 9 + 1 = 12。

    示例3:

    输入: [2,1,4,5,3,1,1,3]
    输出: 12
    解释: 选择 1 号预约、 3 号预约、 5 号预约和 8 号预约,总时长 = 2 + 4 + 3 + 3 = 12。

    2️⃣题目解析

    dp[i]表示i位置为当前的最长按摩时间。根据题目要求,由于第i个位置我们可以选择也可以不选择,所以我们需要对dp[i]表的这两种状态进行细分:

    第一种状态:选择i位置,用vector f(n)来表示该状态。
    第二种状态:不选择i位置,用vector g(n)来表示该状态。

    关于初始化的话,如下:

    • f[0] = nums[0](第一次预约选择即f[0]的值当然是第一次预约时间啦)
    • g[0] = 0(第一次预约不选择的话表示0位置就是0啦)

    状态转移方程如下:

    • f[i] = g[i-1] + nums[i]
    • g[i] = (f[i-1] , g[i-1])

    返回值:max(f[n-1],g[n-1])

    3️⃣解题代码

    class Solution {
    public:
        int massage(vector<int>& nums) {
            int n = nums.size();
            if(n == 0) return 0;
            // 创建dp表
            vector<int> f(n);
            vector<int> g(n);
     
            // 初始化
            f[0] = nums[0],g[0] = 0;
    
            // 填表
            for(int i = 1;i < n;i++)
            {
                f[i] = g[i-1] + nums[i];
                g[i] = max(f[i-1],g[i-1]);
            }
    
            // 返回值
            return max(f[n-1],g[n-1]);
        }
    };
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23

    代码通过
    在这里插入图片描述

  • 相关阅读:
    22.11.15打卡 mysql学习笔记
    递归算法(及其衍生算法:缓存,分治,回溯)
    springboot 集成minio 实现文件上传
    Transformer算法完全解读
    Apisix-Ingress服务发现详解
    Apache Linkis参数介绍
    【Proteus仿真】【Arduino单片机】HC-SR04超声波测距
    RK3588 Linux内核中断(一)
    主成分分析
    一文详解|Go 分布式链路追踪实现原理
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_74352571/article/details/133523284