【问题描述】[中等]

【解答思路】

1. 动态规划

时间复杂度：O(N) 空间复杂度：O(N)

class Solution {public int minimumOperations(String leaves) {if (leaves == null || leaves == "") {   // 排除 不合法参数情况return 0;}int length = leaves.length();char[] chars = leaves.toCharArray();/*状态数组，state[i][j]中：i表示终止下标j表示：0为左半边，1为中间部分，2为右半边state[i][j] 表示 从0到i需要调整的叶子数*/int[][] state = new int[length][3];/*记录 已知状态数组元素：1、第一个叶子，必须是左半部分，所以只需判断是不是 黄色叶子 即可2、第一个叶子，必须是左半部分，所以 state[0][1] 和 state[0][2] 都是无效的3、第二个叶子，可以是左半部分，也可以是中间部分，但是不能是右半部分(每个区间必须有叶子)，因此 state[1][2]是无效的*/state[0][0] = chars[0] == 'y' ? 1 : 0;state[0][1] = state[0][2] = state[1][2] = Integer.MAX_VALUE;int isYellow = 0;   // 判断 当前遍历的叶子 是不是 黄色/*遍历 原叶集，生成状态数组*/for (int i = 1; i < length; i++) {isYellow = chars[i] == 'y' ? 1 : 0;state[i][0] = state[i - 1][0] + isYellow;state[i][1] = Math.min(state[i - 1][0], state[i - 1][1]) + (1 - isYellow);if (i > 1) {    // 右半部分 的叶子 必须是第2个元素之后的元素state[i][2] = Math.min(state[i - 1][1], state[i - 1][2]) + isYellow;}}/*最终结果 为 state[length - 1][2]因为 state[i][j]最终结果的 i 必须为 length - 1，state[length - 1][j] 中的 j 必须为2*/return state[length - 1][2];}
}

【总结】

1. 动态规划流程

第 1 步：设计状态
第 2 步：状态转移方程
第 3 步：考虑初始化
第 4 步：考虑输出
第 5 步：考虑是否可以状态压缩

2.画图理解 动态规划不可能一步到位的

【数据结构与算法】【算法思想】动态规划

参考链接：https://leetcode-cn.com/problems/UlBDOe/solution/java-quan-zhu-shi-li-jie-dong-tai-gui-hua-by-leetc/
参考链接：https://leetcode-cn.com/problems/UlBDOe/solution/dong-tai-gui-hua-java-qiu-xie-shou-cang-ji-by-crus/