题目描述
石子游戏中,爱丽丝和鲍勃轮流进行自己的回合,爱丽丝先开始 。
有 n
块石子排成一排。每个玩家的回合中,可以从行中 移除 最左边的石头或最右边的石头,并获得与该行中剩余石头值之 和 相等的得分。当没有石头可移除时,得分较高者获胜。
鲍勃发现他总是输掉游戏(可怜的鲍勃,他总是输),所以他决定尽力 减小得分的差值 。爱丽丝的目标是最大限度地 扩大得分的差值 。
给你一个整数数组 stones
,其中 stones[i]
表示 从左边开始 的第 i
个石头的值,如果爱丽丝和鲍勃都 发挥出最佳水平 ,请返回他们 得分的差值 。
示例 1:
输入:stones = [5,3,1,4,2]
输出:6
解释:
- 爱丽丝移除 2 ,得分 5 + 3 + 1 + 4 = 13 。游戏情况:爱丽丝 = 13 ,鲍勃 = 0 ,石子 = [5,3,1,4] 。
- 鲍勃移除 5 ,得分 3 + 1 + 4 = 8 。游戏情况:爱丽丝 = 13 ,鲍勃 = 8 ,石子 = [3,1,4] 。
- 爱丽丝移除 3 ,得分 1 + 4 = 5 。游戏情况:爱丽丝 = 18 ,鲍勃 = 8 ,石子 = [1,4] 。
- 鲍勃移除 1 ,得分 4 。游戏情况:爱丽丝 = 18 ,鲍勃 = 12 ,石子 = [4] 。
- 爱丽丝移除 4 ,得分 0 。游戏情况:爱丽丝 = 18 ,鲍勃 = 12 ,石子 = [] 。
得分的差值 18 - 12 = 6 。
示例 2:
输入:stones = [7,90,5,1,100,10,10,2]
输出:122
提示:
n == stones.length
2 <= n <= 1000
1 <= stones[i] <= 1000
解法
方法一:记忆化搜索
我们先预处理出前缀和数组 $s$,其中 $s[i]$ 表示前 $i$ 个石头的总和。
接下来,设计一个函数 $dfs(i, j)$,表示当剩下的石子为 $stones[i], stones[i + 1], \dots, stones[j]$ 时,先手与后手的得分差值。那么答案即为 $dfs(0, n - 1)$。
函数 $dfs(i, j)$ 的计算过程如下:
- 如果 $i \gt j$,说明当前没有石子,返回 $0$;
- 否则,先手有两种选择,分别是移除 $stones[i]$ 或 $stones[j]$,然后计算得分差值,即 $a = s[j + 1] - s[i + 1] - dfs(i + 1, j)$ 和 $b = s[j] - s[i] - dfs(i, j - 1)$,我们取两者中的较大值作为 $dfs(i, j)$ 的返回值。
过程中,我们使用记忆化搜索,即使用数组 $f$ 记录函数 $dfs(i, j)$ 的返回值,避免重复计算。
时间复杂度 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为石子的数量。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14 | class Solution:
def stoneGameVII(self, stones: List[int]) -> int:
@cache
def dfs(i: int, j: int) -> int:
if i > j:
return 0
a = s[j + 1] - s[i + 1] - dfs(i + 1, j)
b = s[j] - s[i] - dfs(i, j - 1)
return max(a, b)
s = list(accumulate(stones, initial=0))
ans = dfs(0, len(stones) - 1)
dfs.cache_clear()
return ans
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26 | class Solution {
private int[] s;
private Integer[][] f;
public int stoneGameVII(int[] stones) {
int n = stones.length;
s = new int[n + 1];
f = new Integer[n][n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
s[i + 1] = s[i] + stones[i];
}
return dfs(0, n - 1);
}
private int dfs(int i, int j) {
if (i > j) {
return 0;
}
if (f[i][j] != null) {
return f[i][j];
}
int a = s[j + 1] - s[i + 1] - dfs(i + 1, j);
int b = s[j] - s[i] - dfs(i, j - 1);
return f[i][j] = Math.max(a, b);
}
}
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25 | class Solution {
public:
int stoneGameVII(vector<int>& stones) {
int n = stones.size();
int f[n][n];
memset(f, 0, sizeof f);
int s[n + 1];
s[0] = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
s[i + 1] = s[i] + stones[i];
}
function<int(int, int)> dfs = [&](int i, int j) {
if (i > j) {
return 0;
}
if (f[i][j]) {
return f[i][j];
}
int a = s[j + 1] - s[i + 1] - dfs(i + 1, j);
int b = s[j] - s[i] - dfs(i, j - 1);
return f[i][j] = max(a, b);
};
return dfs(0, n - 1);
}
};
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23 | func stoneGameVII(stones []int) int {
n := len(stones)
s := make([]int, n+1)
f := make([][]int, n)
for i, x := range stones {
s[i+1] = s[i] + x
f[i] = make([]int, n)
}
var dfs func(int, int) int
dfs = func(i, j int) int {
if i > j {
return 0
}
if f[i][j] != 0 {
return f[i][j]
}
a := s[j+1] - s[i+1] - dfs(i+1, j)
b := s[j] - s[i] - dfs(i, j-1)
f[i][j] = max(a, b)
return f[i][j]
}
return dfs(0, n-1)
}
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20 | function stoneGameVII(stones: number[]): number {
const n = stones.length;
const s: number[] = Array(n + 1).fill(0);
for (let i = 0; i < n; ++i) {
s[i + 1] = s[i] + stones[i];
}
const f: number[][] = Array.from({ length: n }, () => Array(n).fill(0));
const dfs = (i: number, j: number): number => {
if (i > j) {
return 0;
}
if (f[i][j]) {
return f[i][j];
}
const a = s[j + 1] - s[i + 1] - dfs(i + 1, j);
const b = s[j] - s[i] - dfs(i, j - 1);
return (f[i][j] = Math.max(a, b));
};
return dfs(0, n - 1);
}
|
方法二:动态规划
我们可以将方法一中的记忆化搜索转换为动态规划,定义 $f[i][j]$ 表示当剩下的石子为 $stones[i], stones[i + 1], \dots, stones[j]$ 时,先手与后手的得分差值。那么答案即为 $f[0][n - 1]$。
状态转移方程如下:
$$
f[i][j] = \max(s[j + 1] - s[i + 1] - f[i + 1][j], s[j] - s[i] - f[i][j - 1])
$$
在计算 $f[i][j]$ 时,我们需要保证 $f[i + 1][j]$ 和 $f[i][j - 1]$ 已经被计算出来,因此我们需要按照从大到小的顺序枚举 $i$,从小到大的顺序枚举 $j$。
最后,答案即为 $f[0][n - 1]$。
时间复杂度 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为石子的数量。
| class Solution:
def stoneGameVII(self, stones: List[int]) -> int:
s = list(accumulate(stones, initial=0))
n = len(stones)
f = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n - 2, -1, -1):
for j in range(i + 1, n):
a = s[j + 1] - s[i + 1] - f[i + 1][j]
b = s[j] - s[i] - f[i][j - 1]
f[i][j] = max(a, b)
return f[0][-1]
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18 | class Solution {
public int stoneGameVII(int[] stones) {
int n = stones.length;
int[] s = new int[n + 1];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
s[i + 1] = s[i] + stones[i];
}
int[][] f = new int[n][n];
for (int i = n - 2; i >= 0; --i) {
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
int a = s[j + 1] - s[i + 1] - f[i + 1][j];
int b = s[j] - s[i] - f[i][j - 1];
f[i][j] = Math.max(a, b);
}
}
return f[0][n - 1];
}
}
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21 | class Solution {
public:
int stoneGameVII(vector<int>& stones) {
int n = stones.size();
int s[n + 1];
memset(s, 0, sizeof(s));
for (int i = 0; i < n; ++i) {
s[i + 1] = s[i] + stones[i];
}
int f[n][n];
memset(f, 0, sizeof(f));
for (int i = n - 2; i >= 0; --i) {
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
int a = s[j + 1] - s[i + 1] - f[i + 1][j];
int b = s[j] - s[i] - f[i][j - 1];
f[i][j] = max(a, b);
}
}
return f[0][n - 1];
}
};
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17 | func stoneGameVII(stones []int) int {
n := len(stones)
s := make([]int, n+1)
for i, x := range stones {
s[i+1] = s[i] + x
}
f := make([][]int, n)
for i := range f {
f[i] = make([]int, n)
}
for i := n - 2; i >= 0; i-- {
for j := i + 1; j < n; j++ {
f[i][j] = max(s[j+1]-s[i+1]-f[i+1][j], s[j]-s[i]-f[i][j-1])
}
}
return f[0][n-1]
}
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14 | function stoneGameVII(stones: number[]): number {
const n = stones.length;
const s: number[] = Array(n + 1).fill(0);
for (let i = 0; i < n; ++i) {
s[i + 1] = s[i] + stones[i];
}
const f: number[][] = Array.from({ length: n }, () => Array(n).fill(0));
for (let i = n - 2; ~i; --i) {
for (let j = i + 1; j < n; ++j) {
f[i][j] = Math.max(s[j + 1] - s[i + 1] - f[i + 1][j], s[j] - s[i] - f[i][j - 1]);
}
}
return f[0][n - 1];
}
|