题目描述
来自未来的体育科学家给你两个整数数组 energyDrinkA
和 energyDrinkB
,数组长度都等于 n
。这两个数组分别代表 A、B 两种不同能量饮料每小时所能提供的强化能量。
你需要每小时饮用一种能量饮料来 最大化 你的总强化能量。然而,如果从一种能量饮料切换到另一种,你需要等待一小时来梳理身体的能量体系(在那个小时里你将不会获得任何强化能量)。
返回在接下来的 n
小时内你能获得的 最大 总强化能量。
注意 你可以选择从饮用任意一种能量饮料开始。
示例 1:
输入:energyDrinkA = [1,3,1], energyDrinkB = [3,1,1]
输出:5
解释:
要想获得 5 点强化能量,需要选择只饮用能量饮料 A(或者只饮用 B)。
示例 2:
输入:energyDrinkA = [4,1,1], energyDrinkB = [1,1,3]
输出:7
解释:
- 第一个小时饮用能量饮料 A。
- 切换到能量饮料 B ,在第二个小时无法获得强化能量。
- 第三个小时饮用能量饮料 B ,并获得强化能量。
提示:
n == energyDrinkA.length == energyDrinkB.length
3 <= n <= 105
1 <= energyDrinkA[i], energyDrinkB[i] <= 105
解法
方法一:动态规划
我们定义 $f[i][0]$ 表示在第 $i$ 小时选择能量饮料 A 获得的最大强化能量,定义 $f[i][1]$ 表示在第 $i$ 小时选择能量饮料 B 获得的最大强化能量。初始时 $f[0][0] = \textit{energyDrinkA}[0]$, $f[0][1] = \textit{energyDrinkB}[0]$。答案为 $\max(f[n - 1][0], f[n - 1][1])$。
对于 $i > 0$,我们有以下状态转移方程:
$$
\begin{aligned}
f[i][0] & = \max(f[i - 1][0] + \textit{energyDrinkA}[i], f[i - 1][1]) \
f[i][1] & = \max(f[i - 1][1] + \textit{energyDrinkB}[i], f[i - 1][0])
\end{aligned}
$$
最后返回 $\max(f[n - 1][0], f[n - 1][1])$ 即可。
时间复杂度 $O(n)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组的长度。
| class Solution:
def maxEnergyBoost(self, energyDrinkA: List[int], energyDrinkB: List[int]) -> int:
n = len(energyDrinkA)
f = [[0] * 2 for _ in range(n)]
f[0][0] = energyDrinkA[0]
f[0][1] = energyDrinkB[0]
for i in range(1, n):
f[i][0] = max(f[i - 1][0] + energyDrinkA[i], f[i - 1][1])
f[i][1] = max(f[i - 1][1] + energyDrinkB[i], f[i - 1][0])
return max(f[n - 1])
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13 | class Solution {
public long maxEnergyBoost(int[] energyDrinkA, int[] energyDrinkB) {
int n = energyDrinkA.length;
long[][] f = new long[n][2];
f[0][0] = energyDrinkA[0];
f[0][1] = energyDrinkB[0];
for (int i = 1; i < n; ++i) {
f[i][0] = Math.max(f[i - 1][0] + energyDrinkA[i], f[i - 1][1]);
f[i][1] = Math.max(f[i - 1][1] + energyDrinkB[i], f[i - 1][0]);
}
return Math.max(f[n - 1][0], f[n - 1][1]);
}
}
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14 | class Solution {
public:
long long maxEnergyBoost(vector<int>& energyDrinkA, vector<int>& energyDrinkB) {
int n = energyDrinkA.size();
vector<vector<long long>> f(n, vector<long long>(2));
f[0][0] = energyDrinkA[0];
f[0][1] = energyDrinkB[0];
for (int i = 1; i < n; ++i) {
f[i][0] = max(f[i - 1][0] + energyDrinkA[i], f[i - 1][1]);
f[i][1] = max(f[i - 1][1] + energyDrinkB[i], f[i - 1][0]);
}
return max(f[n - 1][0], f[n - 1][1]);
}
};
|
| func maxEnergyBoost(energyDrinkA []int, energyDrinkB []int) int64 {
n := len(energyDrinkA)
f := make([][2]int64, n)
f[0][0] = int64(energyDrinkA[0])
f[0][1] = int64(energyDrinkB[0])
for i := 1; i < n; i++ {
f[i][0] = max(f[i-1][0]+int64(energyDrinkA[i]), f[i-1][1])
f[i][1] = max(f[i-1][1]+int64(energyDrinkB[i]), f[i-1][0])
}
return max(f[n-1][0], f[n-1][1])
}
|
| function maxEnergyBoost(energyDrinkA: number[], energyDrinkB: number[]): number {
const n = energyDrinkA.length;
const f: number[][] = Array.from({ length: n }, () => [0, 0]);
f[0][0] = energyDrinkA[0];
f[0][1] = energyDrinkB[0];
for (let i = 1; i < n; i++) {
f[i][0] = Math.max(f[i - 1][0] + energyDrinkA[i], f[i - 1][1]);
f[i][1] = Math.max(f[i - 1][1] + energyDrinkB[i], f[i - 1][0]);
}
return Math.max(...f[n - 1]!);
}
|
方法二:动态规划(空间优化)
我们注意到,状态 $f[i]$ 至于 $f[i - 1]$ 有关,而与 $f[i - 2]$ 无关。因此我们可以只使用两个变量 $f$ 和 $g$ 来维护状态,从而将空间复杂度优化到 $O(1)$。
时间复杂度 $O(n)$,其中 $n$ 为数组的长度。空间复杂度 $O(1)$。
| class Solution:
def maxEnergyBoost(self, energyDrinkA: List[int], energyDrinkB: List[int]) -> int:
f, g = energyDrinkA[0], energyDrinkB[0]
for a, b in zip(energyDrinkA[1:], energyDrinkB[1:]):
f, g = max(f + a, g), max(g + b, f)
return max(f, g)
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12 | class Solution {
public long maxEnergyBoost(int[] energyDrinkA, int[] energyDrinkB) {
int n = energyDrinkA.length;
long f = energyDrinkA[0], g = energyDrinkB[0];
for (int i = 1; i < n; ++i) {
long ff = Math.max(f + energyDrinkA[i], g);
g = Math.max(g + energyDrinkB[i], f);
f = ff;
}
return Math.max(f, g);
}
}
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13 | class Solution {
public:
long long maxEnergyBoost(vector<int>& energyDrinkA, vector<int>& energyDrinkB) {
int n = energyDrinkA.size();
long long f = energyDrinkA[0], g = energyDrinkB[0];
for (int i = 1; i < n; ++i) {
long long ff = max(f + energyDrinkA[i], g);
g = max(g + energyDrinkB[i], f);
f = ff;
}
return max(f, g);
}
};
|
| func maxEnergyBoost(energyDrinkA []int, energyDrinkB []int) int64 {
n := len(energyDrinkA)
f, g := energyDrinkA[0], energyDrinkB[0]
for i := 1; i < n; i++ {
f, g = max(f+energyDrinkA[i], g), max(g+energyDrinkB[i], f)
}
return int64(max(f, g))
}
|
| function maxEnergyBoost(energyDrinkA: number[], energyDrinkB: number[]): number {
const n = energyDrinkA.length;
let [f, g] = [energyDrinkA[0], energyDrinkB[0]];
for (let i = 1; i < n; ++i) {
[f, g] = [Math.max(f + energyDrinkA[i], g), Math.max(g + energyDrinkB[i], f)];
}
return Math.max(f, g);
}
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