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  • 【LeetCode:2786. 访问数组中的位置使分数最大 + 递归 + 记忆化缓存 + dp】


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    🚀 算法题 🚀

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    🍔 目录

      • 🚩 题目链接
      • ⛲ 题目描述
      • 🌟 求解思路&实现代码&运行结果
        • ⚡ 记忆化缓存
          • 🥦 求解思路
          • 🥦 实现代码
          • 🥦 运行结果
      • 💬 共勉

    🚩 题目链接

    • 2786. 访问数组中的位置使分数最大

    ⛲ 题目描述

    给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个正整数 x 。

    你 一开始 在数组的位置 0 处,你可以按照下述规则访问数组中的其他位置:

    如果你当前在位置 i ,那么你可以移动到满足 i < j 的 任意 位置 j 。
    对于你访问的位置 i ,你可以获得分数 nums[i] 。
    如果你从位置 i 移动到位置 j 且 nums[i] 和 nums[j] 的 奇偶性 不同,那么你将失去分数 x 。
    请你返回你能得到的 最大 得分之和。

    注意 ,你一开始的分数为 nums[0] 。

    示例 1:

    输入:nums = [2,3,6,1,9,2], x = 5
    输出:13
    解释:我们可以按顺序访问数组中的位置:0 -> 2 -> 3 -> 4 。
    对应位置的值为 2 ,6 ,1 和 9 。因为 6 和 1 的奇偶性不同,所以下标从 2 -> 3 让你失去 x = 5 分。
    总得分为:2 + 6 + 1 + 9 - 5 = 13 。
    示例 2:

    输入:nums = [2,4,6,8], x = 3
    输出:20
    解释:数组中的所有元素奇偶性都一样,所以我们可以将每个元素都访问一次,而且不会失去任何分数。
    总得分为:2 + 4 + 6 + 8 = 20 。

    提示:

    2 <= nums.length <= 105
    1 <= nums[i], x <= 106

    🌟 求解思路&实现代码&运行结果


    ⚡ 记忆化缓存

    🥦 求解思路
    1. 通过分析该题目,我们发现该题目是具有重复子问题的,可以通过递归来求解。
    2. 情况1:假设我们来到当前的i位置要进行选择,如果当前i位置的奇偶性和之前位置的奇偶性相同,此时直接获取当前位置的数值。但是如果奇偶性不同,那么获取当前的位置,同时减去损耗的x,并且更新此时的奇偶性。
    3. 情况2:假设我们来到当前的i位置并且不选择,那我们就继续向后递归即可。
    4. 最后,返回二中情况当中的最大值即可。注意,递归超时,我们改为缓存即可通过,当然,最后也可以通过动态规划递推的方式来求解。
    5. 有了基本的思路,接下来我们就来通过代码来实现一下。
    🥦 实现代码
    class Solution {
        long[][] map;
    
        public long maxScore(int[] nums, int x) {
            int n = nums.length;
            this.map = new long[n + 1][2];
            for (int i = 0; i < map.length; i++) {
                Arrays.fill(map[i], -1);
            }
            return process(1, nums[0] % 2, nums, x) + nums[0];
        }
    
        private long process(int i, int flag, int[] nums, int x) {
            if (i >= nums.length)
                return 0;
            if (map[i][flag] != -1)
                return map[i][flag];
            long p1 = 0;
            if (nums[i] % 2 == flag) {
                p1 += process(i + 1, flag, nums, x) + nums[i];
            } else {
                p1 += process(i + 1, nums[i] % 2, nums, x) + nums[i] - x;
            }
            long p2 = process(i + 1, flag, nums, x);
            return map[i][flag] = Math.max(p1, p2);
        }
    }
    
    🥦 运行结果

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    💬 共勉

    最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉!

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Coder_ljw/article/details/139675459
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