【DP】LeetCode 312. 戳气球
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思路
分析动态规划题目的时候只需要考虑最后一个阶段，因为所有的阶段转化都是相同的，考虑最后一个阶段容易发现规律
在数组的动态规划问题中，一般 dp[i] 都是表示以 nums[i] 为结尾的状态；dp[i][j] 分别表示 以 nums1[i] 和 nums2[j] 为结尾的状态，以此类推
字符串也是个数组，是字符数组
很明显这是一道区间dp，区间dp最基本的思想就是将大区间拆分成多个小区间的组合求解，假如说我们有个区间 \([i, j]\)，中间有多个分割点 \(k_1, k_2, \dots, k_m\)，那么区间dp的状态转移公式一般为：
预处理
设 \(n = nums.length\)
因为在本题中，对下标越界的处理视为与1相乘，所以我们在原数组 nums 的基础上创建一个新数组 balloons，相当于在 nums 两端多加了元素1
int[] balloons = new int[n + 2];
balloons[0] = balloons[n + 1] = 1;
表示状态
状态表示就是靠猜，但是会有猜的套路，一般都是通过最终结果和数组数量来猜
经过数据预处理，现在实际气球的索引从0到 n - 1 变为了 1 到 n，\(balloons[0]\) 和 \(balloons[n + 1]\) 相当于两个虚拟气球。
那么原问题可以随之改变：在一排气球 balloons 中，请你戳破气球 0 和气球 n + 1 之间的所有气球（不包括 0 和 n + 1），使得最终只剩下气球 0 和气球 n + 1 两个气球，最多能够得到多少分？
结合上文对区间dp的介绍，我们就让 \(dp[i][j]\) 表示开区间 \((i, j)\) 中的能获得的最大分数
找状态转移方程
思考的方向是：大问题的最优解怎么由小问题的最优解得到
根据区间 dp 的套路，我们知道肯定是在区间中间找分割点 k 进行分割组合，以此来得到最终结果，而这个分割点在本题中就是被戳破的气球。所以我们就需要思考：\((i, j)\) 中间最后被戳破的气球应该是哪个
但是我们并不知道最后被戳破的气球应该在哪个位置，我们就需要枚举分割点 k。根据状态的定义，如果最后一个被戳破的气球是 k，那么 \(dp[i][j]\) 的计算公式应该为：
结合下图会更好理解这个公式
我们已经得到状态转移方程了，那么下一步就是思考如何遍历。这里有一个技巧：根据 base case 和最终状态进行推导
什么意思呢？我们先把 base case 和最终状态在 DP table 上画出来，如下图
对于任一 \(dp[i][j]\)，我们希望所有 \(dp[i][k]\) 和 \(dp[k][j]\) 已经被计算，画在图上就是这种情况：
那么，为了达到这个要求，可以有两种遍历方法，要么斜着遍历：
要么从下到上从左到右遍历：
在之后的代码中，这两种遍历方式我都给出了代码
边界处理
很容易想到 dp 矩阵的对角线元素为0，即 \(dp[i][i] = 0\)
代码
斜线遍历状态
class Solution {
public int maxCoins(int[] nums) {
// 两端创建虚拟气球
int n = nums.length;
int[] balloons = new int[n + 2];
balloons[0] = balloons[n + 1] = 1;
for(int i = 1; i < n + 1; i++){
balloons[i] = nums[i - 1];
}
int[][] dp = new int[n + 3][n + 3];
// 枚举区间长度
for(int len = 1; len <= n + 2; len++){
// 枚举起点
for(int i = 0; i + len - 1 < n + 2; i++){
// 枚举终点
int j = i + len - 1;
if(len == 1 || len == 2){
dp[i][j] = 0;
}
// 枚举分割点
for(int k = i + 1; k <= j - 1; k++){
// 状态转移
dp[i][j] = Math.max(
dp[i][j],
dp[i][k] + dp[k][j] + balloons[i] * balloons[k] * balloons[j]
);
}
}
}
return dp[0][n + 1];
}
}
从下到上遍历状态
class Solution {
public int maxCoins(int[] nums) {
// 两端创建虚拟气球
int n = nums.length;
int[] balloons = new int[n + 2];
balloons[0] = balloons[n + 1] = 1;
for(int i = 1; i < n + 1; i++){
balloons[i] = nums[i - 1];
}
int[][] dp = new int[n + 3][n + 3];
// 从下到上遍历状态
for(int i = n; i >= 0; i--){
for(int j = i + 1; j < n + 2; j++){
for(int k = i + 1; k < j; k++){
dp[i][j] = Math.max(
dp[i][j],
dp[i][k] + dp[k][j] + balloons[i] * balloons[k] * balloons[j]
);
}
}
}
return dp[0][n + 1];
}
}
