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【动态规划】【中位数】【C++算法】1478. 安排邮筒

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本文涉及知识点

动态规划汇总

LeetCode1478. 安排邮筒

给你一个房屋数组houses 和一个整数 k ,其中 houses[i] 是第 i 栋房子在一条街上的位置,现需要在这条街上安排 k 个邮筒。
请你返回每栋房子与离它最近的邮筒之间的距离的 最小 总和。
答案保证在 32 位有符号整数范围以内。
示例 1:
输入:houses = [1,4,8,10,20], k = 3
输出:5
解释:将邮筒分别安放在位置 3, 9 和 20 处。
每个房子到最近邮筒的距离和为 |3-1| + |4-3| + |9-8| + |10-9| + |20-20| = 5 。
示例 2:
输入:houses = [2,3,5,12,18], k = 2
输出:9
解释:将邮筒分别安放在位置 3 和 14 处。
每个房子到最近邮筒距离和为 |2-3| + |3-3| + |5-3| + |12-14| + |18-14| = 9 。
示例 3:
输入:houses = [7,4,6,1], k = 1
输出:8
示例 4:
输入:houses = [3,6,14,10], k = 4
输出:0
提示:
n == houses.length
1 <= n <= 100
1 <= houses[i] <= 104
1 <= k <= n
数组 houses 中的整数互不相同。

动态规划

原理

houser[i,j]之间安装邮筒,安装到正中间的房子是最优解。
a,假定房子数是奇数,假定共有2n+1个房子。假定左边有i1个房子,右边有i2个房子。如果i1 < i2,则右移可以缩短距离;i1 > i2,则左移可以缩短距离。如果邮筒不在屋子上,则i1永远不会等于i2。i1==i2,则必定在最中间的屋子。i+(j-i)/2。
b,屋子为偶数,在中间的两坐房子之间,才会让i1和i2。其实中间两间房子的任何一间房子都可以。
可以统一为:i+(j-i)/2
确切的说 { 左边及本身的房子数小于右边的房子数,右移动。 右边及本身的房子数小于左边的房子数,左移动。 \begin{cases} 左边及本身的房子数小于右边的房子数,右移动。\\ 右边及本身的房子数小于左边的房子数,左移动。\\ \end{cases} {左边及本身的房子数小于右边的房子数,右移动。右边及本身的房子数小于左边的房子数,左移动。 → \rightarrow 稳定状态下,必须
{ i 1 > = i 2 , i 1 < = i 2 → i 1 = = i 2 邮筒不在房子上 i 1 + 1 > = i 2 , i 2 + 1 > = i 1 → a b s ( i 1 − i 2 ) < = 1 邮筒在房子上 → \begin{cases} i1 >=i2,i1 <=i2 \rightarrow i1==i2 & 邮筒不在房子上 \\ i1+1>=i2,i2+1 >= i1 \rightarrow abs(i1-i2)<=1 & 邮筒在房子上\\ \end{cases} \rightarrow {i1>=i2,i1<=i2i1==i2i1+1>=i2,i2+1>=i1abs(i1i2)<=1邮筒不在房子上邮筒在房子上
如果房子数量是奇数
{ 邮筒不在房子上 i 1 = = i 2 → ( i 1 + i 2 ) 是偶数 → 房子总数是奇数矛盾 邮筒在房子上且 i 1 等于 i 2 正中间的房子 邮筒在房子上且 i 1 和 i 2 相差 1 假定 11 + 1 = i 2 → i 1 + i 2 + 1 是偶数,和总数是奇数矛盾 → \begin{cases} 邮筒不在房子上& i1==i2 \rightarrow (i1+i2)是偶数 \rightarrow 房子总数是奇数矛盾 \\ 邮筒在房子上且i1等于i2 & 正中间的房子 \\ 邮筒在房子上且i1和i2相差1 & 假定11+1=i2 \rightarrow i1+i2+1是偶数,和总数是奇数矛盾 \\ \end{cases} \rightarrow 邮筒不在房子上邮筒在房子上且i1等于i2邮筒在房子上且i1i2相差1i1==i2(i1+i2)是偶数房子总数是奇数矛盾正中间的房子假定11+1=i2i1+i2+1是偶数,和总数是奇数矛盾 如果房子的数量是奇数则只能安装在最中间。
如果房子数量是偶数
{ 邮筒不在房子上 i 1 = = i 2 → 中间两间房子的空地 邮筒在房子上且 i 1 等于 i 2 i 1 + i 2 + 1 是奇数,与假设矛盾 邮筒在房子上且 i 1 和 i 2 相差 1 中间任意两间房子 → \begin{cases} 邮筒不在房子上& i1==i2 \rightarrow 中间两间房子的空地 \\ 邮筒在房子上且i1等于i2 & i1+i2+1是奇数,与假设矛盾 \\ 邮筒在房子上且i1和i2相差1 & 中间任意两间房子 \\ \end{cases} \rightarrow 邮筒不在房子上邮筒在房子上且i1等于i2邮筒在房子上且i1i2相差1i1==i2中间两间房子的空地i1+i2+1是奇数,与假设矛盾中间任意两间房子
如果房间数是偶数,则中间的两间房子及之间的空地都是最优解。

预处理

vDis[i][j] ,记录一个邮筒到house[i,j]的距离之和。houses要先排序。

动态规划的状态表示

dp[i][j] 表示 j个邮筒支持前i栋房最小距离。

动态规划的状态方程

通过前者状态更新后置状态。
k = 1 i + k < = h o u s e s . l e n g t h \Large_{k=1}^{i+k <= houses.length} k=1i+k<=houses.length pre[i+k][j+1] = min( ⋯ \cdots ,pre[i][j]+vDis[ ⋯ \cdots ])

动态规划的初始值

dp[0][0]=0 ,其它INT_MAX,表示非法值。

动态规划的填表顺序

i从小到大,j从小到大。

动态规划的返回值

dp.back()[k]

代码

核心代码

class Solution {
public:int minDistance(vector<int>& houses, int K) {m_c = houses.size();sort(houses.begin(), houses.end());vector<vector<int>> vDis(m_c, vector<int>(m_c));for (int center = 0; center < m_c; center++){{int iDis = 0;for (int i = center, j = center; (i >= 0) && (j < m_c); i--, j++){iDis += houses[j] - houses[i];vDis[i][j] = iDis;}}{int iDis = 0;for (int i = center, j = center + 1; (i >= 0) && (j < m_c); i--, j++){iDis += houses[j] - houses[i];vDis[i][j] = iDis;}}}vector<vector<int>> dp(m_c + 1, vector<int>(K + 1, INT_MAX));dp[0][0] = 0;for (int i = 0; i <= m_c; i++){for (int j = 0; j < K; j++){if (INT_MAX == dp[i][j]){continue;}for (int m = 1; m + i <= m_c; m++){dp[m + i][j + 1] = min(dp[m + i][j + 1],dp[i][j]+vDis[i][i+m-1]);}}}return dp.back().back();}int m_c;
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{assert(t1 == t2);
}template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{if (v1.size() != v2.size()){assert(false);return;}for (int i = 0; i < v1.size(); i++){Assert(v1[i], v2[i]);}}int main()
{	vector<int> houses;int k;{Solution sln;houses = { 7,4,6,1 };k = 1;auto res = sln.minDistance(houses, k);Assert(8, res);}{Solution sln;houses = { 1, 4, 8, 10, 20 };k = 3;auto res = sln.minDistance(houses, k);Assert(5, res);}{Solution sln;houses = { 2,3,5,12,18 };k = 2;auto res = sln.minDistance(houses, k);Assert(9, res);}{Solution sln;houses = { 3,6,14,10 };k = 4;auto res = sln.minDistance(houses, k);Assert(0, res);}
}

2023年2月版

class Solution {
public:
int minDistance(vector& houses, int k) {
const int iNotMay = 1000 * 1000 * 10;
std::sort(houses.begin(), houses.end());
m_c = houses.size();
vector pre(m_c);
for (int i = 0; i < m_c; i++)
{
pre[i] = Cost(houses, 0, i + 1);
}
for (int iK = 2; iK <= k; iK++)
{
vector dp(m_c, iNotMay);
for (int iHouse = 0; iHouse < houses.size(); iHouse++)
{
for (int pr = 0; pr < iHouse; pr++)
{
if (iNotMay == pre[pr])
{
continue;
}
dp[iHouse] = min(dp[iHouse], pre[pr] + Cost(houses, pr+1, iHouse + 1));
}
}
pre.swap(dp);
}
return pre.back();
}
int Cost(const vector& houses,int left, int r)
{
int iCost = 0;
int iMean = houses[left + (r - left) / 2];
for (int i = left; i < r; i++)
{
iCost += abs(houses[i] - iMean);
}
return iCost;
}
int m_c;
};

2023年7月版

class Solution {
public:
int minDistance(vector& houses, int k) {
m_c = houses.size();
sort(houses.begin(), houses.end());
vector<vector> vCost(m_c, vector(m_c));
for(int i= 0 ;i < m_c; i++ )
for (int j = i+1; j < m_c; j++)
{
int iMidValue = houses[i] + (houses[j] - houses[i]) / 2;
int cost = 0;
int k = i+1;
for (; houses[k] <= iMidValue; k++)
{
cost += houses[k] - houses[i];
}
for (; k < j; k++)
{
cost += houses[j] - houses[k];
}
vCost[i][j] = cost;
}
const int iNotMay = 1000 * 1000 * 10;
vector<vector> dp(m_c + 1, vector(k + 1, iNotMay));
dp[0][0] = 0;
dp[0][1] = 0;
vector vBegin(m_c);
{
int iSum = 0;
for (int i = 1; i < m_c; i++)
{
iSum += (houses[i] - houses[i - 1]) * i;
vBegin[i] = iSum;
}
}
for (int i = 1; i < m_c; i++)
{
for (int prePos = 0; prePos < i; prePos++)
{
for (int preK = 0; preK < k; preK++)
{
if (iNotMay == dp[prePos][preK])
{
continue;
}
if (0 == preK)
{
dp[i][preK + 1] = vBegin[i];
continue;
}
dp[i][preK + 1] = min(dp[i][preK + 1],dp[prePos][preK] + vCost[prePos][i]);
}
}
}
vector vEnd(m_c);
{
int iSum = 0;
for (int i = m_c - 2; i >= 0; i–)
{
iSum += (houses[i + 1] - houses[i]) * (m_c - 1 - i);
vEnd[i] = iSum;
}
}
int iRet = iNotMay;
for (int i = k-1; i < m_c; i++)
{
iRet = min(iRet, dp[i][k] +vEnd[i]);
}
return iRet;
}
int m_c;
};

扩展阅读

视频课程

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子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

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16 亚稳态原理和解决方案

1. 亚稳态原理 亚稳态是指触发器无法在某个规定的时间段内到达一个可以确认的状态。在同步系统中&#xff0c;输入总是与时钟同步&#xff0c;因此寄存器的setup time和hold time是满足的&#xff0c;一般情况下是不会发生亚稳态情况的。在异步信号采集中&#xff0c;由于异步…...

C# OCR识别图片中的文字

1、从NuGet里面安装Spire.OCR 2、安装之后&#xff0c;找到安装路径下&#xff0c;默认生成的packages文件夹&#xff0c;复制该文件夹路径下的 6 个dll文件到程序的根目录 3、调用读取方法 OcrScanner scanner new OcrScanner(); string path "C:\1.png"; scann…...

使用python-numpy实现一个简单神经网络

目录 前言 导入numpy并初始化数据和激活函数 初始化学习率和模型参数 迭代更新模型参数&#xff08;权重&#xff09; 小彩蛋 前言 这篇文章&#xff0c;小编带大家使用python-numpy实现一个简单的三层神经网络&#xff0c;不使用pytorch等深度学习框架&#xff0c;来理解…...

CSS定位装饰

网页常见布局方式 标准流 块级元素独占一行---垂直布局 行内元素/行内块元素一行显示多个----水平布局 浮动 可以让原本垂直布局的块级元素变成水平布局 定位 可以让元素自由的摆放在网页的任意位置 一般用于盒子之间的层叠情况 使用定位步骤 设置定位方式 属性名&am…...

java之jvm详解

JVM内存结构 程序计数器 Program Counter Register程序计数器(寄存器) 程序计数器在物理层上是通过寄存器实现的 作用&#xff1a;记住下一条jvm指令的执行地址特点 是线程私有的(每个线程都有属于自己的程序计数器)不会存在内存溢出 虚拟机栈(默认大小为1024kb) 每个线…...

vue3学习——集成sass

安装 pnpm i sass sass-loader -D在vite.config.ts文件配置: export default defineConfig({css: {preprocessorOptions: {scss: {javascriptEnabled: true,additionalData: import "./src/styles/variable.scss";,},},},} }创建三个文件 src/styles/index.scss //…...

开关电源学习之Boost电路

如果我们需要给一个输入电压为5V的芯片供电&#xff0c;而我们只有一个3.3V的电源&#xff0c;那怎么办&#xff1f; 我们能不能把3.3V的电压升到5V&#xff1f; 一、电感的简介 而在升压的电路设计方案中&#xff0c;使用到一个重要的元器件&#xff1a;电感。 电感的特性…...

QRegExp的学习

【QT学习】QRegExp类正则表达式&#xff08;一文读懂&#xff09;-CSDN博客 [ ]:匹配括号内输入的任意字符 例&#xff1a;[123]:可以是1或2或3 {m&#xff0c;n}表达式至少重复m次&#xff0c;至多重复n次。 例&#xff1a;"ba{1,3}"可以匹配 "ba"或&…...

28.Stream流

Stream流 1. 概述2. 方法2.1 开始生成方法2.1.1 概述2.1.2 方法2.1.3 代码示例 2.2 中间操作方法2.2.1 概述2.2.2 方法2.2.3 代码示例 2.3 终结操作方法2.3.1 概述2.3.2 方法2.3.3 代码示例 2.4 收集操作方法2.4.1 概述2.4.2 方法2.4.3 代码示例 3. 代码示例14. 代码示例25. 代…...