其他分享
首页 > 其他分享> > 486. 预测赢家 - medium

486. 预测赢家 - medium

作者:互联网

给定一个表示分数的非负整数数组。 玩家 1 从数组任意一端拿取一个分数,随后玩家 2 继续从剩余数组任意一端拿取分数,然后玩家 1 拿,…… 。每次一个玩家只能拿取一个分数,分数被拿取之后不再可取。直到没有剩余分数可取时游戏结束。最终获得分数总和最多的玩家获胜。

给定一个表示分数的数组,预测玩家1是否会成为赢家。你可以假设每个玩家的玩法都会使他的分数最大化。

示例 1:

输入:[1, 5, 2]
输出:False
解释:一开始,玩家1可以从1和2中进行选择。
如果他选择 2(或者 1 ),那么玩家 2 可以从 1(或者 2 )和 5 中进行选择。如果玩家 2 选择了 5 ,那么玩家 1 则只剩下 1(或者 2 )可选。
所以,玩家 1 的最终分数为 1 + 2 = 3,而玩家 2 为 5 。
因此,玩家 1 永远不会成为赢家,返回 False 。
示例 2:

输入:[1, 5, 233, 7]
输出:True
解释:玩家 1 一开始选择 1 。然后玩家 2 必须从 5 和 7 中进行选择。无论玩家 2 选择了哪个,玩家 1 都可以选择 233 。
最终,玩家 1(234 分)比玩家 2(12 分)获得更多的分数,所以返回 True,表示玩家 1 可以成为赢家。
 

提示:

1 <= 给定的数组长度 <= 20.
数组里所有分数都为非负数且不会大于 10000000 。
如果最终两个玩家的分数相等,那么玩家 1 仍为赢家。

 

 

 

 

思路:

  • 参考《零和博弈!记忆化 0ms 搞定 ~》。

  • 动态规划,零和博弈,让自己最优和让对手最差其实是相同的目标!原因,双方得分的总和即为 nums 的累加和不变,自己多了,对手必然减少;
  • 问题转化,变为:先手如何让对手的最终得分最少,在零和博弈问题中,一般会存在先手优势和后手劣势;
  • 先手优势:因为先手可以先走,所以可决定后手将要面对的局面。因此,后手虽然也会做出最优解,但是先手可以根据先发的优势,让后手进入最优解最差的局面。
  • 后手劣势:当先手走完后,虽然后手也会成为下一回合的先手,也可以做出最优解,但后手无法选择下一回合的局面。
  • 我们设 optimal(L, R) 为在 nums[L:R] 这种局面上,先手的最优得分。这里的先手抛开了自己或者对手的概念,先手就是指在这种局面上第一个出手的那个人!
  • 当 L == R 时,因为只有一个数字,显然不需要做抉择了,optimal(L, R) 即为 nums[L]。
  • 当 L < R 时,先手有两种选择:
    ○ 先手选择 nums[L], 让该回合的后手进入 optimal(L+1, R) 局面。
    ○ 先手选择 nums[R], 让该回合的后手进入 optimal(L, R-1) 局面。
    ○ optimal(L, R) = sum(L, R) - min(optimal(L+1, R), optimal(L, R-1))。sum(L, R) 表示 nums[L:R] 的累加和,min() 表示让对手进入最高分最低的那个局面
  • 图例:
      

  • 和 “516.最长回文子序列”类似,dp[i][j],即,在二维数组 dp 中,i,j 的下标表示的是 nums 的起始终止位置,这个一定要理解。
  • 因为要先算只有一个值的情况,再慢慢扩大到全局的情形,所以要从后往前算

class Solution {
    public boolean PredictTheWinner(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[][] dp = new int[n][n]; // dp[i][j] 表示nums[i:j]区间的最优解
        for(int i = 0; i < n; i++) dp[i][i] = nums[i];//只有一个值的,先手全拿
        for(int i = n-2; i >= 0; i--){ //从 n-2 开始,因为防止 i+1 溢出
            for(int j = i + 1; j < n; j++){
                int sum = numsSum(nums, i, j); //nums[left:right] 的和
                dp[i][j] = sum - Math.min(dp[i+1][j], dp[i][j-1]);
                // 总和 - 让对手最优值最小的情况
            }
        }
        return dp[0][n-1] * 2 >= numsSum(nums, 0, n-1); //先手拿到的分数是否超过总分的一半
    }
    public int numsSum(int[] nums, int left, int right){ //数组left~right的和
        int sum = 0;
        for(int i = left; i <= right; i++) sum += nums[i];
        return sum;
    }
}

 

标签:分数,medium,nums,int,玩家,赢家,optimal,486,dp
来源: https://www.cnblogs.com/luo-c/p/13968737.html