题目描述
给你两个整数 m
和 n
,分别表示一块矩形木块的高和宽。同时给你一个二维整数数组 prices
,其中 prices[i] = [hi, wi, pricei]
表示你可以以 pricei
元的价格卖一块高为 hi
宽为 wi
的矩形木块。
每一次操作中,你必须按下述方式之一执行切割操作,以得到两块更小的矩形木块:
- 沿垂直方向按高度 完全 切割木块,或
- 沿水平方向按宽度 完全 切割木块
在将一块木块切成若干小木块后,你可以根据 prices
卖木块。你可以卖多块同样尺寸的木块。你不需要将所有小木块都卖出去。你 不能 旋转切好后木块来交换它的高度值和宽度值。
请你返回切割一块大小为 m x n
的木块后,能得到的 最多 钱数。
注意你可以切割木块任意次。
示例 1:
输入:m = 3, n = 5, prices = [[1,4,2],[2,2,7],[2,1,3]]
输出:19
解释:上图展示了一个可行的方案。包括:
- 2 块 2 x 2 的小木块,售出 2 * 7 = 14 元。
- 1 块 2 x 1 的小木块,售出 1 * 3 = 3 元。
- 1 块 1 x 4 的小木块,售出 1 * 2 = 2 元。
总共售出 14 + 3 + 2 = 19 元。
19 元是最多能得到的钱数。
示例 2:
输入:m = 4, n = 6, prices = [[3,2,10],[1,4,2],[4,1,3]]
输出:32
解释:上图展示了一个可行的方案。包括:
- 3 块 3 x 2 的小木块,售出 3 * 10 = 30 元。
- 1 块 1 x 4 的小木块,售出 1 * 2 = 2 元。
总共售出 30 + 2 = 32 元。
32 元是最多能得到的钱数。
注意我们不能旋转 1 x 4 的木块来得到 4 x 1 的木块。
提示:
1 <= m, n <= 200
1 <= prices.length <= 2 * 104
prices[i].length == 3
1 <= hi <= m
1 <= wi <= n
1 <= pricei <= 106
- 所有
(hi, wi)
互不相同 。
解法
方法一:记忆化搜索
我们先定义一个二维数组 $d$,其中 $d[i][j]$ 表示高为 $i$,宽为 $j$ 的木块的价格。初始时,我们遍历价格数组 $prices$,将每一块木块 $(h, w, p)$ 的价格 $p$ 存入 $d[h][w]$ 中,其余价格为 $0$。
然后我们设计一个函数 $dfs(h, w)$,表示对一块高为 $h$,宽为 $w$ 的木块切割后能得到的最多钱数。答案就是 $dfs(m, n)$。
函数 $dfs(h, w)$ 的执行过程如下:
- 如果 $(h, w)$ 已经被计算过了,直接返回答案。
- 否则,我们先初始化答案为 $d[h][w]$,然后枚举切割的位置,分别计算切割后的两块木块能得到的最多钱数,取最大值即可。
时间复杂度 $(m \times n \times (m + n) + p)$,空间复杂度 $O(m \times n)$。其中 $p$ 表示价格数组的长度,而 $m$ 和 $n$ 分别表示木块的高和宽。
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15 | class Solution:
def sellingWood(self, m: int, n: int, prices: List[List[int]]) -> int:
@cache
def dfs(h: int, w: int) -> int:
ans = d[h].get(w, 0)
for i in range(1, h // 2 + 1):
ans = max(ans, dfs(i, w) + dfs(h - i, w))
for i in range(1, w // 2 + 1):
ans = max(ans, dfs(h, i) + dfs(h, w - i))
return ans
d = defaultdict(dict)
for h, w, p in prices:
d[h][w] = p
return dfs(m, n)
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27 | class Solution {
private int[][] d;
private Long[][] f;
public long sellingWood(int m, int n, int[][] prices) {
d = new int[m + 1][n + 1];
f = new Long[m + 1][n + 1];
for (var p : prices) {
d[p[0]][p[1]] = p[2];
}
return dfs(m, n);
}
private long dfs(int h, int w) {
if (f[h][w] != null) {
return f[h][w];
}
long ans = d[h][w];
for (int i = 1; i < h / 2 + 1; ++i) {
ans = Math.max(ans, dfs(i, w) + dfs(h - i, w));
}
for (int i = 1; i < w / 2 + 1; ++i) {
ans = Math.max(ans, dfs(h, i) + dfs(h, w - i));
}
return f[h][w] = ans;
}
}
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27 | class Solution {
public:
long long sellingWood(int m, int n, vector<vector<int>>& prices) {
using ll = long long;
ll f[m + 1][n + 1];
int d[m + 1][n + 1];
memset(f, -1, sizeof(f));
memset(d, 0, sizeof(d));
for (auto& p : prices) {
d[p[0]][p[1]] = p[2];
}
function<ll(int, int)> dfs = [&](int h, int w) -> ll {
if (f[h][w] != -1) {
return f[h][w];
}
ll ans = d[h][w];
for (int i = 1; i < h / 2 + 1; ++i) {
ans = max(ans, dfs(i, w) + dfs(h - i, w));
}
for (int i = 1; i < w / 2 + 1; ++i) {
ans = max(ans, dfs(h, i) + dfs(h, w - i));
}
return f[h][w] = ans;
};
return dfs(m, n);
}
};
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30 | func sellingWood(m int, n int, prices [][]int) int64 {
f := make([][]int64, m+1)
d := make([][]int, m+1)
for i := range f {
f[i] = make([]int64, n+1)
for j := range f[i] {
f[i][j] = -1
}
d[i] = make([]int, n+1)
}
for _, p := range prices {
d[p[0]][p[1]] = p[2]
}
var dfs func(int, int) int64
dfs = func(h, w int) int64 {
if f[h][w] != -1 {
return f[h][w]
}
ans := int64(d[h][w])
for i := 1; i < h/2+1; i++ {
ans = max(ans, dfs(i, w)+dfs(h-i, w))
}
for i := 1; i < w/2+1; i++ {
ans = max(ans, dfs(h, i)+dfs(h, w-i))
}
f[h][w] = ans
return ans
}
return dfs(m, n)
}
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24 | function sellingWood(m: number, n: number, prices: number[][]): number {
const f: number[][] = Array.from({ length: m + 1 }, () => Array(n + 1).fill(-1));
const d: number[][] = Array.from({ length: m + 1 }, () => Array(n + 1).fill(0));
for (const [h, w, p] of prices) {
d[h][w] = p;
}
const dfs = (h: number, w: number): number => {
if (f[h][w] !== -1) {
return f[h][w];
}
let ans = d[h][w];
for (let i = 1; i <= Math.floor(h / 2); i++) {
ans = Math.max(ans, dfs(i, w) + dfs(h - i, w));
}
for (let i = 1; i <= Math.floor(w / 2); i++) {
ans = Math.max(ans, dfs(h, i) + dfs(h, w - i));
}
return (f[h][w] = ans);
};
return dfs(m, n);
}
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方法二:动态规划
我们可以将方法一的记忆化搜索转换为动态规划。
与方法一类似,我们定义一个二维数组 $d$,其中 $d[i][j]$ 表示高为 $i$,宽为 $j$ 的木块的价格。初始时,我们遍历价格数组 $prices$,将每一块木块 $(h, w, p)$ 的价格 $p$ 存入 $d[h][w]$ 中,其余价格为 $0$。
然后,我们定义另一个二维数组 $f$,其中 $f[i][j]$ 表示对一块高为 $i$,宽为 $j$ 的木块切割后能得到的最多钱数。答案就是 $f[m][n]$。
考虑 $f[i][j]$ 如何转移,初始时 $f[i][j] = d[i][j]$。我们枚举切割的位置,分别计算切割后的两块木块能得到的最多钱数,取最大值即可。
时间复杂度 $O(m \times n \times (m + n) + p)$,空间复杂度 $O(m \times n)$。其中 $p$ 表示价格数组的长度,而 $m$ 和 $n$ 分别表示木块的高和宽。
相似题目:
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14 | class Solution:
def sellingWood(self, m: int, n: int, prices: List[List[int]]) -> int:
d = defaultdict(dict)
for h, w, p in prices:
d[h][w] = p
f = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
f[i][j] = d[i].get(j, 0)
for k in range(1, i):
f[i][j] = max(f[i][j], f[k][j] + f[i - k][j])
for k in range(1, j):
f[i][j] = max(f[i][j], f[i][k] + f[i][j - k])
return f[m][n]
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21 | class Solution {
public long sellingWood(int m, int n, int[][] prices) {
int[][] d = new int[m + 1][n + 1];
long[][] f = new long[m + 1][n + 1];
for (int[] p : prices) {
d[p[0]][p[1]] = p[2];
}
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
f[i][j] = d[i][j];
for (int k = 1; k < i; ++k) {
f[i][j] = Math.max(f[i][j], f[k][j] + f[i - k][j]);
}
for (int k = 1; k < j; ++k) {
f[i][j] = Math.max(f[i][j], f[i][k] + f[i][j - k]);
}
}
}
return f[m][n];
}
}
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24 | class Solution {
public:
long long sellingWood(int m, int n, vector<vector<int>>& prices) {
long long f[m + 1][n + 1];
int d[m + 1][n + 1];
memset(f, -1, sizeof(f));
memset(d, 0, sizeof(d));
for (auto& p : prices) {
d[p[0]][p[1]] = p[2];
}
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
f[i][j] = d[i][j];
for (int k = 1; k < i; ++k) {
f[i][j] = max(f[i][j], f[k][j] + f[i - k][j]);
}
for (int k = 1; k < j; ++k) {
f[i][j] = max(f[i][j], f[i][k] + f[i][j - k]);
}
}
}
return f[m][n];
}
};
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23 | func sellingWood(m int, n int, prices [][]int) int64 {
d := make([][]int, m+1)
f := make([][]int64, m+1)
for i := range d {
d[i] = make([]int, n+1)
f[i] = make([]int64, n+1)
}
for _, p := range prices {
d[p[0]][p[1]] = p[2]
}
for i := 1; i <= m; i++ {
for j := 1; j <= n; j++ {
f[i][j] = int64(d[i][j])
for k := 1; k < i; k++ {
f[i][j] = max(f[i][j], f[k][j]+f[i-k][j])
}
for k := 1; k < j; k++ {
f[i][j] = max(f[i][j], f[i][k]+f[i][j-k])
}
}
}
return f[m][n]
}
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21 | function sellingWood(m: number, n: number, prices: number[][]): number {
const f: number[][] = Array.from({ length: m + 1 }, () => Array(n + 1).fill(0));
const d: number[][] = Array.from({ length: m + 1 }, () => Array(n + 1).fill(0));
for (const [h, w, p] of prices) {
d[h][w] = p;
}
for (let i = 1; i <= m; i++) {
for (let j = 1; j <= n; j++) {
f[i][j] = d[i][j];
for (let k = 1; k < i; k++) {
f[i][j] = Math.max(f[i][j], f[k][j] + f[i - k][j]);
}
for (let k = 1; k < j; k++) {
f[i][j] = Math.max(f[i][j], f[i][k] + f[i][j - k]);
}
}
}
return f[m][n];
}
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