• leetcode刷题详解——粉刷房子


    1. 题目链接:LCR 091. 粉刷房子

    2. 题目描述:

    假如有一排房子,共 n 个,每个房子可以被粉刷成红色、蓝色或者绿色这三种颜色中的一种,你需要粉刷所有的房子并且使其相邻的两个房子颜色不能相同。

    当然,因为市场上不同颜色油漆的价格不同,所以房子粉刷成不同颜色的花费成本也是不同的。每个房子粉刷成不同颜色的花费是以一个 n x 3 的正整数矩阵 costs 来表示的。

    例如,costs[0][0] 表示第 0 号房子粉刷成红色的成本花费;costs[1][2] 表示第 1 号房子粉刷成绿色的花费,以此类推。

    请计算出粉刷完所有房子最少的花费成本。

    示例 1:

    输入: costs = [[17,2,17],[16,16,5],[14,3,19]]
    输出: 10
    解释: 将 0 号房子粉刷成蓝色,1 号房子粉刷成绿色,2 号房子粉刷成蓝色。
         最少花费: 2 + 5 + 3 = 10。
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    示例 2:

    输入: costs = [[7,6,2]]
    输出: 2
    
    • 1
    • 2

    提示:

    • costs.length == n
    • costs[i].length == 3
    • 1 <= n <= 100
    • 1 <= costs[i][j] <= 20

    3. 解法(动态规划):

    3.1 算法思路:

    1. 状态表示:

    dp[i][0]表示:粉刷到i位置的时候,最后一个位置粉刷上红色,此时的最小花费

    dp[i][1]表示:粉刷到i位置的时候,最后一个位置粉刷上蓝色,此时的最小花费

    dp[i][2]表示:粉刷到i位置的时候,最后一个位置粉刷上绿色,此时的最小花费

    1. 状态转移方程:

    如果第i个位置粉刷上红色,那么i-1 上可以是蓝色或者绿色。dp[i][0] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][0];

    如果第i个位置粉刷上蓝色,那么i-1 上可以是红色或者绿色。dp[i][1] = min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][1];

    如果第i个位置粉刷上绿色,那么i-1 上可以是红色或者蓝色。dp[i][2] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0]) + costs[i - 1][2];

    1. 初始化:

    可以在最前面加上一个辅助节点,帮助我们初始化,使用这种技巧要注意两个点:

    赋值结点里面的值要保证后续填表是正确的

    下标的映射关系

    1. 填表顺序:

    根据动态转移方程得,从左往右,三个表一起填

    1. 返回值:

    根据状态表示,应该返回最后一个位置粉刷上三种颜色情况下的最小值,因此需要返回 min(dp[n][0], min(dp[n][1], dp[n][2]));

    请添加图片描述

    3.2 C++算法代码:

    class Solution {
    public:
        int minCost(vector>& costs) {
            // 获取costs的行数
            int n = costs.size();
            // 初始化dp数组,大小为n+1行,3列
            vector> dp(n + 1, vector(3));
            // 遍历每一行
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                // 计算第i行的最小花费,分别对应三种颜色
                dp[i][0] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][0];
                dp[i][1] = min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][1];
                dp[i][2] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0]) + costs[i - 1][2];
            }
            // 返回最后一行中三种颜色的最小花费
            return min(dp[n][0], min(dp[n][1], dp[n][2]));
        }
    };
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_51799303/article/details/134520452