本专栏内容为:算法学习专栏,分为优选算法专栏,贪心算法专栏,动态规划专栏以及递归,搜索与回溯算法专栏四部分。 通过本专栏的深入学习,你可以了解并掌握算法。
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专题二
- 题目来源
- 题目描述
- 题目解析
- 算法原理
- 1.状态表示
- 2.状态转移方程
- 3.初始化
- 4.填表顺序
- 5.返回值
- 代码实现
题目来源
本题来源为:
Leetcode LCR 166. 珠宝的最高价值
题目描述
现有一个记作二维矩阵 frame 的珠宝架,其中 frame[i][j] 为该位置珠宝的价值。拿取珠宝的规则为:
1.只能从架子的左上角开始拿珠宝
2.每次可以移动到右侧或下侧的相邻位置
3.到达珠宝架子的右下角时,停止拿取
注意:珠宝的价值都是大于 0 的。除非这个架子上没有任何珠宝,比如 frame = [[0]]。
题目解析
我们以这个示例来模拟一下:
算法原理
1.状态表示
经验+题目要求
对于本题而言就是:
dp[i][j]表示:走到[i,j]位置的时候,此时的最大价值
2.状态转移方程
还是分两种情况:
因此状态方程为:
dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i-1][j-1];
3.初始化
4.填表顺序
从上往下填每一行,每一行从左往右
5.返回值
返回dp[m][n];
代码实现
动态规划的代码基本就是固定的四步:
1.创建dp表
2.初始化
3.填表
4.返回值
本题完整代码实现:
class Solution
{
public:int jewelleryValue(vector<vector<int>>& ob) {//int m=ob.size(),n=ob[0].size();//创建dp表vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1));//填表for(int i=1;i<=m;i++){for(int j=1;j<=n;j++){//抄状态转移方程dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+ob[i-1][j-1]; }}return dp[m][n];}
};
时间复杂度:O(MN)
空间复杂度:O(MN)