news 2026/10/8 23:04:54

算法日常・每日刷题--<动态规划>11

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
算法日常・每日刷题--<动态规划>11

面试题 17.16. 按摩师 - 力扣(LeetCode)面试题 17.16. 按摩师 - 一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求,每个预约都可以选择接或不接。在每次预约服务之间要有休息时间,因此她不能接受相邻的预约。给定一个预约请求序列,替按摩师找到最优的预约集合(总预约时间最长),返回总的分钟数。注意:本题相对原题稍作改动 示例 1:输入: [1,2,3,1]输出: 4解释: 选择 1 号预约和 3 号预约,总时长 = 1 + 3 = 4。示例 2:输入: [2,7,9,3,1]输出: 12解释: 选择 1 号预约、 3 号预约和 5 号预约,总时长 = 2 + 9 + 1 = 12。示例 3:输入: [2,1,4,5,3,1,1,3]输出: 12解释: 选择 1 号预约、 3 号预约、 5 号预约和 8 号预约,总时长 = 2 + 4 + 3 + 3 = 12。https://leetcode.cn/problems/the-masseuse-lcci/

题目描述

一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求,每个预约都可以选择接或不接。在每次预约服务之间要有休息时间,因此她不能接受相邻的预约。给定一个预约请求数组,代表每个预约的时长,请计算按摩师在不接相邻预约的前提下,可以接的最长总时长。

等价题目:打家劫舍,不能选取相邻元素,求选取元素最大和。

思路分析

动态规划核心:划分状态。

  • fx[i]:第 i 个预约选择接时,前 i 个预约最大总时长
  • gx[i]:第 i 个预约选择不接时,前 i 个预约最大总时长

如果接第 i 个预约:i‑1 一定不能接,只能取 i‑1 不接的结果,再加上当前预约时长

如果不接第 i 个预约:i‑1 可以接,也可以不接,取两者最大值

初始化(i=0,第一个预约)

  • 接第一个预约:fx[0] = nums[0]
  • 不接第一个预约:gx[0] = 0

最后结果:到最后一天,接或者不接,两者取最大值

class Solution { public: int massage(vector<int>& nums) { int n=nums.size(); if(n==0) return 0; // fx表示该位置接,gx表示该位置不接 vector<int>fx(n,0); vector<int> gx(n,0); // 初始化 fx[0]=nums[0]; gx[0]=0; for(int i=1;i<n;i++) { fx[i]=nums[i]+gx[i-1]; gx[i]=max(fx[i-1],gx[i-1]); } return max(fx[n-1],gx[n-1]); } };
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/10/8 23:03:31

LLM直接生成PTX:新型AI编译器范式解析

1. 这不是比喻&#xff0c;是正在发生的编译器范式迁移“AI 就是编译器”——这句话在标题里听起来像一句技术圈的修辞&#xff0c;甚至带点挑衅意味。但如果你最近关注过NVIDIA GTC大会的前沿动向、Hugging Face上突然爆火的ptx-gen项目仓库&#xff0c;或者翻过几篇来自UC Be…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/8 23:03:12

27届降AIGC率测评:6款工具逐项打分,谁更稳

论文查完AIGC标红那一刻&#xff0c;比查重超标还让人头疼。降重软件一堆&#xff0c;但能同时处理“AI痕迹”的工具并不多。花了三周时间&#xff0c;用同一批文科和理工科论文样本&#xff0c;把市面上讨论度较高的6款降AIGC率工具挨个测了一遍。不吹不黑&#xff0c;直接上打…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/8 23:02:17

VAM 最新2026公认高质量整合包 内置DLSS+本体+场景+人物+UI快捷插件

此整合包为 质量内容&#xff0c;非无脑乱堆&#xff0c;在保证高质量人物的同时涵盖了最新的场景V2整合包&#xff0c;是在V1整合包基础上面增加了部分资源&#xff0c;并内置了DLSS。实际上比V1资源少了一些&#xff0c;精简化了很多。人物已经全部做完预设&#xff0c;可以直…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/8 23:01:23

基于 Criteo 1M 数据集的 CTR 预估 -- 模型训练部分

前言 在前面一篇文章完成了 Criteo 数据集的清洗与特征处理&#xff0c;得到了DataLoader 类型的数据批&#xff0c;接下来就可以选择合适的神经网络进行 CTR 预估了&#xff0c;博主打算检验一下自己学的经典推荐模型&#xff0c;因此后面会使用多个模型进行训练&#xff0c;同…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/8 22:59:19

OpenAI协议02、AgentForge 适配OpenAI接入核心实践

前言 在进入正文之前&#xff0c;先交代一下这些文章的来龙去脉。 AgentForge 是一个面向 Java 开发者、从 LLM 最底层能力开始构建 的开源 Agent 框架。它不从高度封装的 Agent API 起步&#xff0c;而是先建立稳定、统一、可扩展的模型抽象&#xff0c;再逐层向上锻造 Tool…

作者头像 李华