https://leetcode-cn.com/problems/best-sightseeing-pair/description/
给定正整数数组 A,A[i] 表示第 i 个观光景点的评分,并且两个景点 i 和 j 之间的距离为 j - i。
一对景点(i < j)组成的观光组合的得分为(A[i] + A[j] + i - j):景点的评分之和减去它们两者之间的距离。
返回一对观光景点能取得的最高分。
示例:
输入:[8,1,5,2,6] 输出:11 解释:i = 0, j = 2, A[i] + A[j] + i - j = 8 + 5 + 0 - 2 = 11
提示:
2 <= A.length <= 50000 1 <= A[i] <= 1000
- 动态规划
最简单的思路就是两两组合,找出最大的,妥妥超时,我们来看下代码:
class Solution:
def maxScoreSightseeingPair(self, A: List[int]) -> int:
n = len(A)
res = 0
for i in range(n - 1):
for j in range(i + 1, n):
res = max(res, A[i] + A[j] + i - j)
return res
我们思考如何优化。 其实我们可以遍历一遍数组,对于数组的每一项A[j] - j
我们都去前面找最大
的 A[i] + i (这样才能保证结果最大)。
我们考虑使用动态规划来解决, 我们使用 dp[i] 来表示 数组 A 前 i 项的A[i] + i
的最大值。
class Solution:
def maxScoreSightseeingPair(self, A: List[int]) -> int:
n = len(A)
dp = [float('-inf')] * (n + 1)
res = 0
for i in range(n):
dp[i + 1] = max(dp[i], A[i] + i)
res = max(res, dp[i] + A[i] - i)
return res
如上其实我们发现,dp[i + 1] 只和 dp[i] 有关,这是一个空间优化的信号。我们其实可以使用一个变量来记录,而不必要使用一个数组,代码见下方。
- 空间换时间
- dp 空间优化
class Solution:
def maxScoreSightseeingPair(self, A: List[int]) -> int:
n = len(A)
pre = A[0] + 0
res = 0
for i in range(1, n):
res = max(res, pre + A[i] - i)
pre = max(pre, A[i] + i)
return res
Python 的代码如果不使用 max,而是使用 if else 效率目测会更高,大家可以试一下。
class Solution:
def maxScoreSightseeingPair(self, A: List[int]) -> int:
n = len(A)
pre = A[0] + 0
res = 0
for i in range(1, n):
# res = max(res, pre + A[i] - i)
# pre = max(pre, A[i] + i)
res = res if res > pre + A[i] - i else pre + A[i] - i
pre = pre if pre > A[i] + i else A[i] + i
return res