leetcode 1997.访问完所有房间的第一天

思路:动态规划+前缀和

这道题还是很难的,因为你如果需要推出状态方程是很难想的。

在题中我们其实可以发现,这里在访问nextVisit数组的过程中,其实就是对于当前访问的房子之前的房子进行了回访。

怎么说呢?比如你现在在第i个房间里,你为什么会在第i个房间呢?是因为前面的房间你都已经访问了偶数次才会到达这里的吧?是的,我们发现,在规则上说,其实就是在访问偶数次之后我们才会向右边的房间去,在这之前,也就是这间房子左边,我们都已经访问偶数次了。

那我们不妨可以看看,从某个房间到达奇数次-->这个房间到达偶数次这个状态是怎么样的。我们发现不论你选取哪一个房子,都是要经历这个过程的,所以我们可以把状态方程f的含义定为:

访问第i间房子的奇数次到访问第i间房子的偶数次所需要的天数。这就是f[i]的含义。

那么我们可以推知,从第j间房子访问到第i间房子的总天数就是f[i]=f[j]+f[j+1]+...+f[i-1]+2.

为什么需要+2呢?因为你在第一次访问第i间房子之后,你需要回访,然后再回来的时候才会访问偶数次,也就是访问了2次,也就是两天,其他的那些和,其实就是你回访其他房间所用的时间。

好了,如果我们真需要处理这些和的话,势必会让时间复杂度变成n**2。怎么才能进行优化呢?

说到求和,我们会想到一个知识点,那就是前缀和,前缀和会用On的时间来进行操作,这样的话就好说了,我们就用前缀和进行优化。

设s为前缀和数组,那么s[0]=0,至于为什么需要这样,参考一下灵神在这道题里面的题解的解释:303. 区域和检索 - 数组不可变 - 力扣(LeetCode)

那么,就这样推下去的话:s[1]=f[0],s[2]=f[1]+f[0]......s[i+1]=f[i]+s[i]

而我们上面写的f[i]也就可以化简为:f[i]=s[i]-s[j]+2,我们把这两个式子结合一下,

就变成了:s[i+1]=s[i]*2-s[j]+2。这样就算是完成了

class Solution {
public:int firstDayBeenInAllRooms(vector<int>& nextVisit) {int n=nextVisit.size();const int mod=1e9+7;vector<long>s(n);for(int i=0;i<n-1;i++){int j=nextVisit[i];s[i+1]=(s[i]*2-s[j]+2+mod)%mod;}return s[n-1];}
};

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