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[数据结构与算法]【数据结构与算法】动态规划-leetcode.1884 鸡蛋掉落两枚鸡蛋

【题目】:
给你 2 枚相同 的鸡蛋,和一栋从第 1 层到第 n 层共有 n 层楼的建筑。

已知存在楼层 f ,满足 0 <= f <= n ,任何从 高于 f 的楼层落下的鸡蛋都 会碎 ,从 f 楼层或比它低 的楼层落下的鸡蛋都 不会碎 。

每次操作,你可以取一枚 没有碎 的鸡蛋并把它从任一楼层 x 扔下(满足 1 <= x <= n)。如果鸡蛋碎了,你就不能再次使用它。如果某枚鸡蛋扔下后没有摔碎,则可以在之后的操作中 重复使用 这枚鸡蛋。

请你计算并返回要确定 f 确切的值 的 最小操作次数 是多少?

示例 1:

输入:n = 2
输出:2
解释:我们可以将第一枚鸡蛋从 1 楼扔下,然后将第二枚从 2 楼扔下。
如果第一枚鸡蛋碎了,可知 f = 0;
如果第二枚鸡蛋碎了,但第一枚没碎,可知 f = 1;
否则,当两个鸡蛋都没碎时,可知 f = 2。
示例 2:

输入:n = 100
输出:14

【解题】:

  • 利用动态规划解题。dp[i][j]表示剩下i+1个鸡蛋,从j楼扔下能确定f的最小操作数。

  • 当只有一个鸡蛋时,需要从第一层开始扔鸡蛋测试。假如我不这么做,而是从第二层开始扔的话,鸡蛋碎了我也不知道是从第几层开始的。所以dp数组初始化确定了dp[0][j]。
    解法一:动态规划
    本题比较直观的解法可以采用动态规划,用 dp[i][j] 表示有 i + 1 枚鸡蛋时,验证 j 层楼需要的最少操作次数, 我们可以分开分析 i = 0 和 i = 1 的情况:

  • i = 0 即只剩一枚鸡蛋,此时我们需要从 1 层开始逐层验证才能确保获取确切的 f 值,因此对于任意的 j 都有 dp[0][j] = j。考虑扔一次并不知道当前有没有碎,所以要取最差情况,逐一层测试。

  • i = 1,对于任意 j ,第一次操作可以选择在 [1, j] 范围内的任一楼层 k,如果鸡蛋在 k 层丢下后破碎,接下来问题转化成 i = 0 时验证 k - 1 层需要的次数,即 dp[0][k - 1], 总操作次数为 dp[0][k - 1] + 1,这里的+1意思是用第一枚鸡蛋去试也算一次操作; 如果鸡蛋在 k 层丢下后没碎,接下来问题转化成 i = 1 时验证 j - k 层需要的次数, 即 dp[1][j - k], 总操作次数为 dp[1][j - k] + 1,考虑最坏的情况,不知道当前扔一个鸡蛋碎还是没碎,所以两者取最大值则有Y=max(dp[0][k - 1] + 1, dp[1][j - k] + 1)。

  • 当每一层进行操作时,都会有一个操作数的值。那就取每次操作数与之前的最小值进行比较,保证取到所有楼层里的最小值。 dp[1][j] = min(dp[1][j],Y)

class Solution {
public:
    int twoEggDrop(int n) {
        vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(n + 1, INT_MAX));
        dp[0][0] = dp[1][0] = 0;
        for (int j = 1; j <= n; ++j) {
            dp[0][j] = j;
        }

        for (int j = 1; j <= n; ++j) {
            for (int k = 1; k <= j; ++k) {
                dp[1][j] = min(dp[1][j], max(dp[0][k - 1] + 1, dp[1][j - k] + 1));
            }
        }

        return dp[1][n];
    }
};

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加:2022-09-21 00:52:38  更:2022-09-21 00:56:07 
 
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