• LeetCode_2598_剑指Offer Ⅱ 091.粉刷房子


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    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: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

    解题思路

    动态规划

    确认dp数组及下标的含义
    • dp[i][k]:粉刷前i个房子且第i个房子被粉刷成第k中颜色时的最小花费成本
    确定递推公式
    • 如果第i个房子被粉刷成第0种颜色时,则dp[i][0]可以由两个状态推导出来
      • 如果第i-1个房子被粉刷成第1种颜色,由于相邻的颜色不能一样,所以dp[i][0] = dp[i-1][1] + costs[i][0]
      • 如果第i-1个房子被粉刷成第2种颜色,由于相邻的颜色不能一样,所以dp[i][0] = dp[i-1][2] + costs[i][0]
      • 综上,dp[i][0] = Math.min(dp[i-1][1],dp[i-1][2]) + costs[i][0]
    • 如果第i个房子被粉刷成第1种颜色时,则dp[i][1]可以由两个状态推导出来
      • 如果第i-1个房子被粉刷成第0种颜色,由于相邻的颜色不能一样,所以dp[i][1] = dp[i-1][0] + costs[i][1]
      • 如果第i-1个房子被粉刷成第2种颜色,由于相邻的颜色不能一样,所以dp[i][0] = dp[i-1][2] + costs[i][1]
      • 综上,dp[i][1] = Math.min(dp[i-1][0],dp[i-1][2]) + costs[i][1]
    • 如果第i个房子被粉刷成第2种颜色时,则dp[i][2]可以由两个状态推导出来
      • 如果第i-1个房子被粉刷成第0种颜色,由于相邻的颜色不能一样,所以dp[i][2] = dp[i-1][0] + costs[i][2]
      • 如果第i-1个房子被粉刷成第1种颜色,由于相邻的颜色不能一样,所以dp[i][2] = dp[i-1][1] + costs[i][2]
      • 综上,dp[i][2] = Math.min(dp[i-1][0],dp[i-1][1]) + costs[i][2]
    dp数组初始化
    • dp[0][k] = costs[0][k]
    确定遍历顺序
    • 从前往后遍历

    AC代码

    class Solution {
        public int minCost(int[][] costs) {
            int len = costs.length;
            int[][] dp = new int[len][3];
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                dp[0][i] = costs[0][i];
            }
            for (int i = 1; i < len; i++) {
                dp[i][0] = Math.min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) + costs[i][0];
                dp[i][1] = Math.min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]) + costs[i][1];
                dp[i][2] = Math.min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1]) + costs[i][2];
            }
            return Math.min(dp[len - 1][0], Math.min(dp[len - 1][1], dp[len - 1][2]));
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
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    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Fitz1318/article/details/126263293