【LeetCode】1423. 可获得的最大点数 Maximum Points You Can Obtain from Cards (Python)

  • 作者: 负雪明烛
  • id: fuxuemingzhu
  • 公众号:每日算法题
  • 本文关键词:LeetCode,力扣,算法,算法题,滑动窗口,递归,前缀和,preSum,刷题群

目录

题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-points-you-can-obtain-from-cards/

题目描述

几张卡牌 排成一行,每张卡牌都有一个对应的点数。点数由整数数组 cardPoints 给出。

每次行动,你可以从行的开头或者末尾拿一张卡牌,最终你必须正好拿 k 张卡牌。

你的点数就是你拿到手中的所有卡牌的点数之和。

给你一个整数数组 cardPoints 和整数 k,请你返回可以获得的最大点数。

示例 1:

输入:cardPoints = [1,2,3,4,5,6,1], k = 3
输出:12
解释:第一次行动,不管拿哪张牌,你的点数总是 1 。但是,先拿最右边的卡牌将会最大化你的可获得点数。最优策略是拿右边的三张牌,最终点数为 1 + 6 + 5 = 12 。

示例 2:

输入:cardPoints = [2,2,2], k = 2
输出:4
解释:无论你拿起哪两张卡牌,可获得的点数总是 4 。

示例 3:

输入:cardPoints = [9,7,7,9,7,7,9], k = 7
输出:55
解释:你必须拿起所有卡牌,可以获得的点数为所有卡牌的点数之和。

示例 4:

输入:cardPoints = [1,1000,1], k = 1
输出:1
解释:你无法拿到中间那张卡牌,所以可以获得的最大点数为 1 。 

示例 5:

输入:cardPoints = [1,79,80,1,1,1,200,1], k = 3
输出:202

提示:

  • 1 <= cardPoints.length <= 10^5
  • 1 <= cardPoints[i] <= 10^4
  • 1 <= k <= cardPoints.length

解题思路

递归

你是不是跟我一样,拿到今天题目的第一想法是模拟题目取卡牌的过程呢?模拟的方法可以用递归。但是递归的过程是把所有的可能组合方式都求了一遍,时间复杂度会达到 O(N*k) ,在题目所给出的 10 ^ 5 的数据规模下,会超时

下面的代码是我用的递归+记忆化的方式写的,虽然有记忆化,但是因为没有降低时间复杂度,所以仍然超时。提供在这里仅供大家参考。欢迎大家提供能 AC 的递归方法。

我定义的递归函数 dfs(cardPoints, i, j, k) ,表示在 cardPoints 的第 i ~ j 的位置中(包含i,j),从两端抽取 k 个卡牌能够获得的最大点数。那么当 k == 0 的时候,说明不抽牌,结果是 0。当 k != 0 的时候,抽取 k 个卡牌能拿到的点数等于 max(抽取最左边卡牌的点数 + 剩余卡牌继续抽获得的最大点数, 抽取最右边卡牌的点数 + 剩余卡牌继续抽获得最大点数)

时间复杂度是 O(N ^ 2)

class Solution(object):
    def maxScore(self, cardPoints, k):
        """
        :type cardPoints: List[int]
        :type k: int
        :rtype: int
        """
        N = len(cardPoints)
        self.memo = {}
        return self.dfs(cardPoints, 0, N - 1, k)
    
    def dfs(self, cardPoints, i, j, k):
        if k == 0:
            return 0
        if (i, j) in self.memo:
            return self.memo[(i, j)]
        removeLeft = cardPoints[i] + self.dfs(cardPoints, i + 1, j, k - 1)
        removeRight = cardPoints[j] + self.dfs(cardPoints, i, j - 1, k - 1)
        res = max(removeLeft, removeRight)
        self.memo[(i, j)] = res
        return res

preSum

当数据规模到达了 10 ^ 5 ,已经在提醒我们这个题应该使用 O(N) 的解法。

把今天的这个问题思路整理一下,题目等价于:求从 cardPoints 最左边抽 i 个数字,从 cardPoints 最右边抽取 k - i 个数字,能抽取获得的最大点数是多少。

一旦这么想,立马柳暗花明:抽走的卡牌点数之和 = cardPoints 所有元素之和 - 剩余的中间部分元素之和。

我们同样使用模拟法,但是比递归方法高妙的地方在,我们一次性从左边抽走 i 个数字: i0k 的遍历,表示从左边抽取了的元素数,那么从右边抽取的元素数是 k - i 个。现在问题是怎么快速求 剩余的中间部分元素之和?

没错,preSum!我的题解中已经多次分享过 preSum 的思想,下面是 preSum 的介绍,已经看过我前几天题解的朋友可以直接跳过。

求区间的和可以用 preSumpreSum 方法还能快速计算指定区间段 i ~ j 的元素之和。它的计算方法是从左向右遍历数组,当遍历到数组的 i 位置时, preSum 表示 i 位置左边的元素之和。

假设数组长度为 N ,我们定义一个长度为 N+1preSum 数组, preSum[i] 表示该元素左边所有元素之和(不包含当前元素)。然后遍历一次数组,累加区间 [0, i) 范围内的元素,可以得到 preSum 数组。代码如下:

N = len(nums)
preSum = range(N + 1)
for i in range(N):
    preSum[i + 1] = preSum[i] + nums[i]
print(preSum)

利用 preSum 数组,可以在 O(1) 的时间内快速求出 nums 任意区间 [i, j] (两端都包含) 的各元素之和。

sum(i, j) = preSum[i + 1] - preSum[j]

综合以上的思路,我们的想法可以先求 preSum ,然后使用一个 0 ~ k 的遍历表示从左边拿走的元素数,然后根据窗口大小 windowSize = N - k ,利用 preSum 快速求窗口内元素之和。

【LeetCode】1423. 可获得的最大点数 Maximum Points You Can Obtain from Cards (Python)

对应的 Python 代码如下。

class Solution(object):
    def maxScore(self, cardPoints, k):
        """
        :type cardPoints: List[int]
        :type k: int
        :rtype: int
        """
        N = len(cardPoints)
        preSum = [0] * (N + 1)
        for i in range(N):
            preSum[i + 1] = preSum[i] + cardPoints[i]
        res = float("inf")
        windowSize = N - k
        for i in range(k + 1):
            res = min(res, preSum[windowSize + i] - preSum[i])
        return preSum[N] - res

滑动窗口

在上面的 preSum 中,我们已经想到了,抽走的卡牌点数之和 = cardPoints 所有元素之和 - 剩余的中间部分元素之和。preSum 的代码里,我们是模拟了从左边拿走 i 个卡牌的过程。事实上,我们也可以直接求剩余的中间部分元素之和最小值。只要剩余的卡牌点数之和最小,那么抽走的卡牌点数之和就最大!

求一个固定大小的窗口中所有元素之和的最小值——这是一个滑动窗口问题!与这个问题非常类似的就是前几天的每日一题 643. 子数组最大平均数 I。巧了,当时我的题解也是 preSum滑动窗口 两种做法!

把剩余的中间部分元素抽象成长度固定为 windowSize = N - k 的滑动窗口。当每次窗口右移的时候,需要把右边的新位置 加到 窗口中的 中,把左边被移除的位置从窗口的 减掉。这样窗口里面所有元素的 是准确的,我们求出最大的和,最终除以 k 得到最大平均数。

这个方法只用遍历一次数组。

需要注意的是,需要根据 i 的位置,计算滑动窗口是否开始、是否要移除最左边元素:

  • i >= windowSize 时,为了固定窗口的元素是 k 个,每次移动时需要将 i - windowSize 位置的元素移除。
  • i >= windowSize - 1 时,滑动窗口内的元素刚好是 k 个,开始计算滑动窗口的最小和

最后,用 cardPoints 的所有元素之和,减去滑动窗口内的最小元素和,就是拿走的卡牌的最大点数。

使用 Python2 写的代码如下。

class Solution(object):
    def maxScore(self, cardPoints, k):
        """
        :type cardPoints: List[int]
        :type k: int
        :rtype: int
        """
        N = len(cardPoints)
        windowSize = N - k # 窗口的大小
        sums = 0
        res = float("inf") # 正无穷大
        for i in range(N):
            sums += cardPoints[i]
            if i >= windowSize:
                sums -= cardPoints[i - windowSize]
            if i >= windowSize - 1:
                res = min(res, sums)
        return sum(cardPoints) - res

刷题心得

  1. 今天这个题目,难点还是需要把抽取卡牌的问题转变为一个滑动窗口的问题。
  2. 问题抽象之后,preSum 和 滑动窗口 两种解法就已经呼之欲出了。
  3. 每日一题的作用再次凸显,同一类题目都是换汤不换药,学会思路和套路之后,就很快秒杀!

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【LeetCode】1423. 可获得的最大点数 Maximum Points You Can Obtain from Cards (Python)

日期

2021 年 2 月 6 日 —— 今天是年前的最后一个假期,没剪上头发

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