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算法每日一题:美丽塔2 | 单调栈 | 动态规划 | 抛物线_美丽塔题解

美丽塔题解

今天的每日一题超级不简单哦!

题目:leetcode 2866
给你一个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 maxHeights 。
你的任务是在坐标轴上建 n 座塔。第 i 座塔的下标为 i ,高度为 heights[i] 。
如果以下条件满足,我们称这些塔是 美丽 的:

  1. 1 <= heights[i] <= maxHeights[i]
  2. heights 是一个 山脉 数组。

如果存在下标 i 满足以下条件,那么我们称数组 heights 是一个 山脉 数组:

  • 对于所有 0 < j <= i ,都有 heights[j - 1] <= heights[j]
  • 对于所有 i <= k < n - 1 ,都有 heights[k + 1] <= heights[k]

请你返回满足 美丽塔 要求的方案中,高度和的最大值
示例:
示例 1:

输入:maxHeights = [5,3,4,1,1]
输出:13
解释:和最大的美丽塔方案为 heights = [5,3,3,1,1] ,这是一个美丽塔方案,因为:
- 1 <= heights[i] <= maxHeights[i]  
- heights 是个山脉数组,峰值在 i = 0 处。
13 是所有美丽塔方案中的最大高度和。
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示例 2:

输入:maxHeights = [6,5,3,9,2,7]
输出:22
解释: 和最大的美丽塔方案为 heights = [3,3,3,9,2,2] ,这是一个美丽塔方案,因为:
- 1 <= heights[i] <= maxHeights[i]
- heights 是个山脉数组,峰值在 i = 3 处。
22 是所有美丽塔方案中的最大高度和。
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示例 3:

输入:maxHeights = [3,2,5,5,2,3]
输出:18
解释:和最大的美丽塔方案为 heights = [2,2,5,5,2,2] ,这是一个美丽塔方案,因为:
- 1 <= heights[i] <= maxHeights[i]
- heights 是个山脉数组,最大值在 i = 2 处。
注意,在这个方案中,i = 3 也是一个峰值。
18 是所有美丽塔方案中的最大高度和。
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提示:

  • 1 <= n == maxHeights <= 105
  • 1 <= maxHeights[i] <= 109

分析:
首先,分析问题:
这道题是说,给了我们一个 maxHeights 数组,然后让我们在maxHeights数组中寻找一个每个对应元素的值不超过它的元素值的一个数组,这个数组的元素特征是:只有一个最大值的抛物线,然后这个抛物线的元素 ** **是所有抛物线情况里元素和最大的,

好,问题我们理解了我们继续分析:
我们很容易可以推断出来,只要确定最大值是什么,我们就可以构造出一个抛物线(使最大值的左边的所有值比它小,最大值右边的所有值比它大,如图所示,红线下方的即为max值的和区域)

而最大值的取值我们有n种情况,我们最笨的办法就是将n种情况一一枚举出来,求他们的元素和,最后比较那个值当最大值时,元素和最大
但是很明显,这种方式的时间复杂度O(n2),肯定会超时,所以我们接下来就要用魔法了:
假设我们能通过某种方式,将当前元素为最大值时,前方元素元素和求出来,将当前元素后方元素和求出来,最后一相加,就可以得到当前元素的元素和了。(为什么会有这种思想呢?因为很明显,最大值左/右侧的元素和计算是有联系的,然后我们就可以用动态规划啦)
我们如何求元素和呢?
我们先看左侧元素和,可以很容易发现

  • 当maxHeights递增时,元素和 = 前一个元素和 + 当前元素值
  • 当maxHeights递减时,元素和 = 当前元素值 * 下标


但是,如果前方并不是单纯的递增递减,如图所示,当前值是递减,但是他的元素和并不是我们刚才说的两种情况,我们还需要的得到x,来得到x前部分的元素和,即:x前元素和 + (max - x)* maxHeights[max]
这时,我们就要拿出我们今天的主角:单调栈
什么是单调栈呢?其实就是栈里的元素是递增或递减排列的的
那么我们这道题该如何应用?
我们这道题其实就是想直到x,那么如何知道呢?我们只要利用单调递增栈,将遍历的元素一个一个放进去,然后将比当前元素大的出栈,小的留下,这样一来,栈的元素永远保持单调递增,而且当我们遇到上方的情况时,我们正好能将之前比当前值小的元素都留下来,这样一来,栈顶元素,就是我们想要的x,即上一个比当前值小的元素

题解:

class Solution {
    public long maximumSumOfHeights(List<Integer> maxHeights) {
        int n = maxHeights.size();
        long res = 0;
        long[] prefix = new long[n];
        long[] suffix = new long[n];
        Deque<Integer> stack1 = new ArrayDeque<Integer>();
        Deque<Integer> stack2 = new ArrayDeque<Integer>();

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 将当前值设为栈里的最大值
            while (!stack1.isEmpty() && maxHeights.get(i) < maxHeights.get(stack1.peek())) {
                stack1.pop();
            }
            
            if (stack1.isEmpty()) {
                prefix[i] = (long) (i + 1) * maxHeights.get(i);
            } else {
                prefix[i] = prefix[stack1.peek()] + (long) (i - stack1.peek()) * maxHeights.get(i);
            }
            stack1.push(i);
        }

        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            while (!stack2.isEmpty() && maxHeights.get(i) < maxHeights.get(stack2.peek())) {
                stack2.pop();
            }
            if (stack2.isEmpty()) {
                suffix[i] = (long) (n - i) * maxHeights.get(i);
            } else {
                suffix[i] = suffix[stack2.peek()] + (long) (stack2.peek() - i) * maxHeights.get(i);
            }
            stack2.push(i);
            
            res = Math.max(res, prefix[i] + suffix[i] - maxHeights.get(i));
        }
        return res;
    }
}
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