题目链接:鸡蛋掉落
你将获得 K
个鸡蛋,并可以使用一栋从 1
到 N
共有 N
层楼的建筑。
每个蛋的功能都是一样的,如果一个蛋碎了,你就不能再把它掉下去。
你知道存在楼层 F
,满足 0 <= F <= N
任何从高于 F
的楼层落下的鸡蛋都会碎,从 F
楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。
每次移动,你可以取一个鸡蛋(如果你有完整的鸡蛋)并把它从任一楼层 X
扔下(满足 1 <= X <= N
)。
你的目标是确切地知道 F
的值是多少。
无论 F
的初始值如何,你确定 F
的值的最小移动次数是多少?
示例 1:
输入:K = 1, N = 2
输出:2
解释:
鸡蛋从 1 楼掉落。如果它碎了,我们肯定知道 F = 0 。
否则,鸡蛋从 2 楼掉落。如果它碎了,我们肯定知道 F = 1 。
如果它没碎,那么我们肯定知道 F = 2 。
因此,在最坏的情况下我们需要移动 2 次以确定 F 是多少。
示例 2:
输入:K = 2, N = 6
输出:3
示例 3:
输入:K = 3, N = 14
输出:4
提示:
1 <= K <= 100
1 <= N <= 10000
思路
两种方法:
方法一:记忆化搜索+二分
令dp[t][n]
代表:有t
层楼,n
个鸡蛋,最少要扔多少次才可以确定临界值。现在定义一个k (1<=k<=t)
,我们从第k层扔下去一个鸡蛋,如果鸡蛋碎了,我们就要往低一点的楼层去找,则当前dp[t][n]
状态是dp[k-1][n-1]+1
(k-1的原因是第k层已经扔过了),如果鸡蛋没碎,我们要向上找,当前的状态dp[t][n]
等价于dp[t-k][n]+1
。
因为我们考虑的是最坏情况下找到鸡蛋的次数,所以状态转移方程为,$dp[t][n]=max(dp[k-1][n-1],dp[t-k][n])+1$
那么问题来了,我们还有一个k
没有确定,k
的取值范围是(1<=k<=t)
,我们当然可以枚举一下所有的k
,然后在所有的k中取最小值(因为题目求的是最小移动次数),但是每次枚举全部的k
,复杂度比较高$O(KN^2)$。
于是我们需要用二分来确定k
,我们观察上面的状态转移方程:
dp[k-1][n-1]
,k增大的时候,楼层越高,则值越大dp[t-k][n]
,k增大的时候,楼层越小,值越小
所以一个是单调递增的,另一个是单调递减的,所以我们要确定的k在他们的交汇点。也就是找到使得dp[t-k][n]<=dp[t-1][n-1]
的最大的k。用了二分之后的时间复杂度降为:$O(KNlogN)$
方法二:dp
定义dp[k][step]
代表由k
个鸡蛋,通过移动step
步所能到达的确定的最大楼层。则易得
dp[0][step]=0
: 0 个鸡蛋,不论走多少步,所能确定的最大楼层永远只是0dp[k][1]=1
:不论有多少个鸡蛋,如果之走一步,那么只能确定最大1层楼。dp[1][step]=step
:只有一个鸡蛋时,能走到的最大楼层只能1层一层试,需要step次数。
根据以上条件,可以得到状态转移方程:
$$dp[k][step]=dp[k-1][step-1]+dp[k][step-1]+1$$
表示:当前楼层有k个鸡蛋,走了step步能确定的最大楼层数量是,丢了鸡蛋碎了走一步能确定的最大楼层(dp[k-1][step-1]
)+丢了鸡蛋没碎走一步所能确定的最大楼层(dp[k][step-1]
)+当前这一层丢了鸡蛋只能确定的层数1.时间复杂度为:$O(K*N)$
代码
方法一:记忆化搜索+二分
没用二分超时版:
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把k二分后,AC版:
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方法二:dp
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最后修改于 2020-04-28
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