【动态规划】C++ 算法458:可怜的小猪

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动态规划数学

力扣458:可怜的小猪

有 buckets 桶液体，其中正好有一桶含有毒药，其余装的都是水。它们从外观看起来都一样。为了弄清楚哪只水桶含有毒药，你可以喂一些猪喝，通过观察猪是否会死进行判断。不幸的是，你只有 minutesToTest 分钟时间来确定哪桶液体是有毒的。
喂猪的规则如下：
选择若干活猪进行喂养
可以允许小猪同时饮用任意数量的桶中的水，并且该过程不需要时间。
小猪喝完水后，必须有 minutesToDie 分钟的冷却时间。在这段时间里，你只能观察，而不允许继续喂猪。
过了 minutesToDie 分钟后，所有喝到毒药的猪都会死去，其他所有猪都会活下来。
重复这一过程，直到时间用完。
给你桶的数目 buckets ，minutesToDie 和 minutesToTest ，返回在规定时间内判断哪个桶有毒所需的最小猪数。
示例 1：
输入：buckets = 1000, minutesToDie = 15, minutesToTest = 60
输出：5
示例 2：
输入：buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 15
输出：2
示例 3：
输入：buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 30
输出：2
提示：
1 <= buckets <= 1000
1 <= minutesToDie <= minutesToTest <= 100

动态规划

dp[i][j] 表示i只小猪，j回合能发现buckets 桶液体中的毒药。

一只小猪

一回合小猪只能喝一桶，如果同时喝两桶，结果没出来，猪没了。也就是极端情况下：一回合排除一桶。
dp[1][j] = j+1 注意 j为0时，也是符合的。

两只小猪


一回合	第一桶药，两头小猪喝；第二桶药，第一头小猪喝；第三桶药，第二头只小猪喝；第四桶药不喂给小猪。如果两只小猪都死了，第一桶药有毒；如果第一头小猪死了，第二桶有毒；如果第二头小猪死了，第三桶有毒；两只小猪都没死，第四桶有毒。===>>> dp[2][1] = 4
二回合	两头小猪都喂，如果有毒，小猪变成0只，dp[0][1] ; 只喂第一头小猪，如果有毒，猪变成一头 dp[1][1];同理，只喂第二头小猪类似：dp[1][1];不喂任何小猪的液体，两头猪：dp[2][1]。故结果为：dp[0][1] + dp[1][1]+dp[2][1] = 1 + 2 + 2 +4

总结i头猪j回合


喂所有猪的液体	dp[0][j-1]
喂i-1头猪的液体	C $^{i-1}_{i}$ *dp[1][j-1]
喂i-2头猪的液体	C $^{i-2}_i$ *dp[2][j-1]
…
喂1头猪的液体	C $^1_i$ *dp[i-1][j-1]
喂0头猪的液体	C $^0_i$ *dp[i][j-1]

喂k头猪液体的最大数量为：C $^k_i$ *dp[i-k][j-1]
故dp[i][j] = Sum $^k_{[0,i]}$ C $^k_i$ *dp[i-k][j-1]
空间复杂度： O(mn) m是回合数，不超过100，n是小猪数，不超过1000。
计算一种状态的时间复杂度是：O(n)
故总的时间复杂度 是O(nnm)，这是理论值。刚刚超时，实际上不会。
当m等于1时，n=10。就算1000桶，一回合，也只要10只小猪。所以n的最大值是10，不是1000。

代码

核心代码

class CCombination
{
public:CCombination( ){m_v.assign(1,vector<int>());		}int Get(int sel, int total){while (m_v.size() <= total){int iSize = m_v.size();m_v.emplace_back(iSize + 1, 1);for (int i = 1; i < iSize; i++){m_v[iSize][i] = m_v[iSize - 1][i] + m_v[iSize - 1][i-1];}}return m_v[total][sel];}
protected:vector<vector<int>> m_v;	
};
class Solution {
public:int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest) {const int iTurn = minutesToTest / minutesToDie;CCombination com;vector<vector<int>> dp(1,vector<int>(iTurn+1,1));while (dp.back().back() < buckets){const int iPigNum = dp.size();dp.emplace_back(iTurn + 1, 1);auto& v = dp.back();for (int i = 1; i <= iTurn; i++){v[i] = 0;for (int k = 0; k <= iPigNum; k++){v[i] += com.Get(k,iPigNum) * dp[iPigNum - k][i - 1];}}}return dp.size() - 1;}
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{assert(t1 == t2);
}template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{if (v1.size() != v2.size()){assert(false);return;}for (int i = 0; i < v1.size(); i++){Assert(v1[i], v2[i]);}
}int main()
{int buckets = 1000, minutesToDie = 15, minutesToTest;{Solution sln;buckets = 1000, minutesToDie = 15, minutesToTest = 60;auto res = sln.poorPigs(buckets, minutesToDie, minutesToTest);Assert(5, res);}{Solution sln;buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 15;auto res = sln.poorPigs(buckets, minutesToDie, minutesToTest);Assert(2, res);}{Solution sln;buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 30;auto res = sln.poorPigs(buckets, minutesToDie, minutesToTest);Assert(2, res);}}

2023年1月版

class Solution {
public:
int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest) {
vector p;
p.push_back(1);
for (int i = 1; i <= 10; i++)
{
p.push_back(i*p[i - 1]);
}
vector<vector> dp;
dp.assign(11, vector(minutesToTest / minutesToDie + 1,1));
if (buckets <= 1)
{
return 0;
}
for (int i = 1; i <= 10; i++)
{
for (int j = 1; j <= minutesToTest / minutesToDie; j++)
{
int iSum = 0;
for (int k = 0; k <= i; k++)
{
iSum += dp[k][j - 1] * (p[i] / p[k] / p[i - k]);
}
dp[i][j] = iSum;
}
if (dp[i].back() >= buckets)
{
return i;
}
}
return 10;
}
};

2023年6月版

class Solution {
public:
int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest) {
const int iMaxTestNum = minutesToTest / minutesToDie;
//10只猪一轮，可以搞定1024 桶。所以10只猪够用了
const int iMaxPig = 10;
vector<vector> vCom(iMaxPig + 1, vector(iMaxPig + 1, 1));//组合
{
for (int i = 1; i <= iMaxPig; i++)
{
for (int j = 1; j < i; j++)
{//从i个小猪中选择j个的可能
vCom[i][j] = vCom[i - 1][j - 1] + vCom[i-1][j];
}
}
}
vector<vector> dp(iMaxTestNum + 1, vector(iMaxPig + 1, 1));
for (int i = 1; i <= iMaxTestNum; i++)
{
for (int j = 1; j <= iMaxPig; j++)
{
int iSum = 0;
for (int k = 0; k <= j; k++)
{
iSum += vCom[j][k] * dp[i - 1][j - k];
}
dp[i][j] = iSum;
}
}
for (int i = 0; i <= iMaxPig; i++)
{
if (dp[iMaxTestNum][i] >= buckets)
{
return i;
}
}
return -1;
}
};

2023年8月版

class Solution {
public:
int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest) {
int iStep = minutesToTest / minutesToDie;
int iCanFindBucket = 1;
for (int pig = 0; ; pig++)
{
if (iCanFindBucket >= buckets)
{
return pig;
}
iCanFindBucket *= (iStep + 1);
}
return 0;
}
};

扩展阅读

视频课程

有效学习：明确的目标及时的反馈拉伸区（难度合适），可以先学简单的课程，请移步CSDN学院，听白银讲师（也就是鄙人）的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快

速形成战斗了，为老板分忧，请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
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我想对大家说的话
闻缺陷则喜是一个美好的愿望，早发现问题，早修改问题，给老板节约钱。
子墨子言之：事无终始，无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛