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动态规划汇总
LeetCode 1531. 压缩字符串 II
行程长度编码 是一种常用的字符串压缩方法，它将连续的相同字符（重复 2 次或更多次）替换为字符和表示字符计数的数字（行程长度）。例如，用此方法压缩字符串 “aabccc” ，将 “aa” 替换为 “a2” ，“ccc” 替换为` “c3” 。因此压缩后的字符串变为 “a2bc3” 。 注意，本问题中，压缩时没有在单个字符后附加计数 ‘1’ 。 给你一个字符串 s 和一个整数 k 。你需要从字符串 s 中删除最多 k 个字符，以使 s 的行程长度编码长度最小。 请你返回删除最多 k 个字符后，s 行程长度编码的最小长度 。 示例 1： 输入：s = “aaabcccd”, k = 2 输出：4 解释：在不删除任何内容的情况下，压缩后的字符串是 “a3bc3d” ，长度为 6 。最优的方案是删除 ‘b’ 和 ‘d’，这样一来，压缩后的字符串为 “a3c3” ，长度是 4 。 示例 2： 输入：s = “aabbaa”, k = 2 输出：2 解释：如果删去两个 ‘b’ 字符，那么压缩后的字符串是长度为 2 的 “a4” 。 示例 3： 输入：s = “aaaaaaaaaaa”, k = 0 输出：3 解释：由于 k 等于 0 ，不能删去任何字符。压缩后的字符串是 “a11” ，长度为 3 。 提示： 1 <= s.length <= 100 0 <= k <= s.length s 仅包含小写英文字母
动态规划
预处理
将s转成arr，每个元素是{字符，长度}。 比如：aabbaa变成{{‘a’,2},{'b",2},{‘a’,2}} 长度0，表示0个字符。长度1，表示1个字符。长度2，表示2到9.长度3，表示10到99，长度4，表示100及以上。
动态规划的状态表示
pre[j] 表示处理完arr[0,i)后， 用去j个字符的最短行程码。 dp[j] 表示处理完arr[0,i]后， 用去j个字符的最短行程码。 pre2[ch][j][m] 表示处理完arr[0,i)后，,以ch+'a’结尾，用去j个字符，最后有m个ch的最短行程码。 dp2表示处理完arr[0,i]…
动态规划的转移方程
arr[i]没有和前面的元素合并： 枚举j，枚举减少长度：0、1、2、3、4 arr[j]和前面的合并： 枚举j,m 再枚举减少长度:0、1、2、3 、4 合并示例：aa
d
d
‾
\underline{dd}
ddaa 删除dd后，就是4个aa了。
动态规划的初始状态
pre[0]=0,其它100。 pre2全部100。
动态规划的填表顺序
i从小到大。
动态规划的返回值
pre.back().back()
代码
核心代码
class Solution {
public:
int getLengthOfOptimalCompression(string s, int k) {
const int lenArr = s.length();
vector
for (int left = 0, i = 0; i <= s.length(); i++)
{
if ((i >= s.length()) || (s[left] != s[i]))
{
arr.emplace_back(s[left], i - left);
left = i;
}
}
vector
auto GetCodeLen = [&vLen](int len)
{
int i = vLen.size() - 1;
for (; (i >= 0) && (len < vLen[i]); i--);
return i;
};
auto MaxLen = [&vLen](int len)
{
return vLen[len + 1] - 1;
};
vector
pre[0] = 0;
vector
for (const auto& [ch, cnt] : arr)
{
vector
auto& dp2 = dp3[ch - 'a'];
auto pre2 = dp2;
auto Update = [&lenArr,&dp,&dp2](int j, int iCodeLen,const char& chEnd,int iEndLen)
{
if (j > lenArr)
{
return;
}
dp[j] = min(dp[j], iCodeLen);
if (iEndLen <= lenArr)
{
dp2[j][iEndLen] = min(dp2[j][iEndLen], iCodeLen);
}
};
//处理没合并
for (int j = 0; j <= lenArr; j++)
{
const int curCodeLen = GetCodeLen(cnt);
Update(j + cnt, pre[j] + curCodeLen,ch,cnt);
for (int curCodeLen2 = curCodeLen - 1; curCodeLen2 >= 0; curCodeLen2--)
{//处理 行程妈缩短1,2...
Update(j + MaxLen(curCodeLen2), pre[j] + curCodeLen2,ch, MaxLen(curCodeLen2));
}
}
for (int j = 0; j <= lenArr; j++)
{
for (int m = 0; m <= j; m++)
{
const int curCodeLen = GetCodeLen(cnt+m );
Update(j + cnt, pre2[j][m] - GetCodeLen(m) + GetCodeLen(m + cnt), ch, m + cnt);
for (int curCodeLen2 = curCodeLen - 1; curCodeLen2 >= 0; curCodeLen2--)
{//处理 行程妈缩短1,2...
Update(j -m + MaxLen(curCodeLen2), pre2[j][m] - GetCodeLen(m) + curCodeLen2,ch, MaxLen(curCodeLen2));
}
}
}
pre.swap(dp);
}
return *std::min_element(pre.begin() + pre.size() - k-1, pre.end());
}
};
测试用例
template
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
assert(t1 == t2);
}
template
void Assert(const vector
{
if (v1.size() != v2.size())
{
assert(false);
return;
}
for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
{
Assert(v1[i], v2[i]);
}
}
int main()
{
string s;
int k;
{
Solution sln;
s = "aaa", k = 2;
auto res = sln.getLengthOfOptimalCompression(s, k);
Assert(1, res);
}
{
Solution sln;
s = "aaab", k = 2;
auto res = sln.getLengthOfOptimalCompression(s, k);
Assert(2, res);
}
{
Solution sln;
s = "aaabcccd", k = 2;
auto res = sln.getLengthOfOptimalCompression(s, k);
Assert(4, res);
}
{
Solution sln;
s = "aabbaa", k = 2;
auto res = sln.getLengthOfOptimalCompression(s, k);
Assert(2, res);
}
{
Solution sln;
s = "aaaaaaaaaaa", k = 0;
auto res = sln.getLengthOfOptimalCompression(s, k);
Assert(3, res);
}
{
Solution sln;
s = "spnskpulpsiqagreoajsltdrdlnpsdqapmsdlnlirasgfijafeoqjnddpaifsqpghshclqummgootsmkcgneofrkboirkplqijoi", k = 25;
auto res = sln.getLengthOfOptimalCompression(s, k);
Assert(3, res);
}
}
动态规划优化
前一个解法的空间复杂度在过与不过的边缘。
动态规划的状态表示
dp[i][j] 表示处理了arr[0,i)，选择了j个字符的最短行程码。
动态规划的转移方程
分两种情况： 和前面的项目合并，和前面的项不合并。细节同上。
动态规划的初始值
dp[0][0]=0，其它100。
动态规划的填表顺序
i从小到大，j从小到大。
动态规划的返回值
dp.back的后k+1个元素的最小值。
优化后的代码
class Solution {
public:
int getLengthOfOptimalCompression(string s, int k) {
const int lenArr = s.length();
vector
for (int left = 0, i = 0; i <= s.length(); i++)
{
if ((i >= s.length()) || (s[left] != s[i]))
{
arr.emplace_back(s[left], i - left);
left = i;
}
}
vector
auto GetCodeLen = [&vLen](int len)
{
int i = vLen.size() - 1;
for (; (i >= 0) && (len < vLen[i]); i--);
return i;
};
auto MaxLen = [&vLen](int len)
{
return vLen[len + 1] - 1;
};
vector
dp[0][0] = 0;
int i = -1;
for (const auto& [ch, cnt] : arr)
{
i++;
auto& pre = dp[i];
auto& cur = dp[i + 1];
auto Update = [&lenArr, &cur](int j, int iCodeLen)
{
if (j > lenArr)
{
return;
}
cur[j] = min(cur[j], iCodeLen);
};
//处理没合并
for (int j = 0; j <= lenArr; j++)
{
const int curCodeLen = GetCodeLen(cnt);
Update(j + cnt, pre[j] + curCodeLen);
for (int curCodeLen2 = curCodeLen - 1; curCodeLen2 >= 0; curCodeLen2--)
{//处理 行程妈缩短1,2...
Update(j + MaxLen(curCodeLen2), pre[j] + curCodeLen2);
}
}
int cnt2 = 0;
for (int m = i ; m >= 0; m--)
{
if (arr[m].first != ch)
{
continue;
}
cnt2 += arr[m].second;//合并后的字符数
const int curCodeLen = GetCodeLen(cnt2);
for (int j = 0; j <= lenArr; j++)
{
Update(j + cnt2, dp[m][j] + curCodeLen);
for (int curCodeLen2 = curCodeLen - 1; curCodeLen2 >= 0; curCodeLen2--)
{//处理 行程妈缩短1,2...
Update(j + MaxLen(curCodeLen2), dp[m][j] + curCodeLen2);
}
}
}
}
return *std::min_element(dp.back().begin() + dp.back().size() - k - 1, dp.back().end());
}
};
动态规划三
arr数组，少许提升性能，但增加了复杂度，不采用。
动态规划的状态
dp[i][j]表示 从s[0,i)中删除j个字符 最短的行程码。
动态规划的转移方程
令x = dp[i+1][j] 情况一：删除s[i+1] 那x等于dp[i][j-1] 公式一 情况二：不删除，且可能和前面的字符结合后，删除。 不市一般性，令s[i]=‘a’，且它的前面只有三个’a’，小标分别为i1,i2,i3。 情况a： s[i]没有和其它’a’结合，则x= dp[i][j]+GetCodeLen (1)。 公式二 情况b: s[i]和s[i3]结合，s(i3,i)之间非’a’的数量为diff，全部删除。 b1: i和i3 都没删除。 x = dp[i3][j-diff] + GetCodeLen(2)
→
\rightarrow
→ dp[i-diff-1][j-diff] + GetCodeLen(2) 公式三 b2: i3删除。x = dp[i3][j-diff-1] + GetCodeLen(1)
→
\rightarrow
→ dp[i-diff-1][j-diff-1] + GetCodeLen(1) 就是公式二和公式一结合。 情况c: s[i]和s[i2] s[i3]结合： s(i2,i)之间非’a’的数量为diff2，全部删除。 c1，不删除’a’。 dp[i2][j-diff2] + GetCodeLen(3) ** 公式四** c2，删除一个’a’ dp[i2][j-diff2-1] + GetCodeLen(2)
→
\rightarrow
→ dp[i-diff2-2][j-diff2-1]+GetCodeLen(2) 就是公式三和公式的结合，不需要枚举。 c3 删除两个’a’。dp[i-diff2-2][j-diff2-2] + GetCodeLen(1) 就是公式二和公式一结合，不用枚举。 总结: 无论多少个字符结合，全删除就是公式一。 保留一个就是公式二。 保留三个就是公式三。 … m个字符结合，只需要枚举m个字符,mm个字符(mm < m )枚举mm个字符结合的时候考虑。
可以这样理解： m个字符合并后，删除m-mm个，保留mm个。 保留任意mm个都一样，那保留后mm个。所以只需要枚举：保留后mm个。
2024年3月13 可以这样理解
s[i]的情况分如下两种： 一，s[i]被删除。 二，s[i]和前面若干个和s[i]相同的字符结合。 三，无需考虑s[i]不是结合字符的结尾。假定其结尾字符是s[j]，则枚举s[j]的时候会枚举。 令s[i]和m个字符结合，只需要考虑s[i]和m个字符结合后，没有删除字符。不需要考虑和m+1字符结合后，删除了一个字符。以：abacada位例： a，结合4个a，在删除一个a。
a
b
a
c
a
d
a
→
a
a
a
a
→
a
a
a
abacada \rightarrow aaaa \rightarrow aaa
abacada→aaaa→aaa b，删除a,b，再3个a结合。
a
b
a
c
a
d
a
→
b
a
c
a
d
a
→
a
c
a
d
a
→
a
a
a
abacada \rightarrow bacada \rightarrow acada \rightarrow aaa
abacada→bacada→acada→aaa 方式a和方式b，完全一样，方式b会被枚举到。
动态规划的初始值
dp[0][0] = 0，其它100。
动态规划的填表顺序
i从小到大。
动态规划的返回值
dp.back()的最小值。
代码
class Solution {
public:
int getLengthOfOptimalCompression(string s, int k) {
const int n = s.length();
vector
auto GetCodeLen = [&vLen](int len)
{
int i = vLen.size() - 1;
for (; (i >= 0) && (len < vLen[i]); i--);
return i;
};
vector
dp[0][0] = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
//处理删除s[i]
for (int j1 = 1; j1 <= min(i+1,k); j1++)
{
dp[i+1][j1] = dp[i][j1-1];
}
//处理不删除s[i]
for (int same = 0, diff = 0, preLen = i;preLen>=0; preLen--)
{
if (s[preLen] == s[i])
{
same++;
for (int j1 = diff; j1 <= min(i + 1, k); j1++)
{
dp[i + 1][j1] = min(dp[i + 1][j1], dp[i + 1 - same - diff][j1 - diff] + GetCodeLen(same));
}
}
else
{
diff++;
}
}
}
return *std::min_element(dp.back().begin() , dp.back().end());
}
};
2023年2月 第一版
class Solution { public: int getLengthOfOptimalCompression(const string s, const int k) { int pre[100 + 1][27][101]; memset(pre, 101, sizeof(pre)); pre[0][26][1] = 0; for (const auto& ch : s) { int dp[100 + 1][27][101]; memset(dp, 101, sizeof(dp)); for (int iK = 0; iK <= k; iK++) { for (int j = 0; j < 27; j++) { for (int iNew = 0; iNew < 101; iNew++) { const int& iLen = pre[iK][j][iNew]; if (iLen > 100) { continue; } if (iK < k) {//删除 dp[iK + 1][j][iNew] = min(dp[iK + 1][j][iNew], iLen); } if (j + ‘a’ != ch) { dp[iK][ch - ‘a’][1] = min(dp[iK][ch - ‘a’][1], iLen + 1); } else { const int iNewNum = min(100, iNew + 1); dp[iK][ch - ‘a’][iNewNum] = min(dp[iK][ch - ‘a’][iNewNum], iLen + ((1 == iNew) || (9 == iNew) || (99 == iNew))); } } } } memcpy(pre,dp, sizeof(pre)); } int iMin = INT_MAX; if (100 == s.length()) { const char chMin = *std::min_element(s.begin(), s.end()); const char chMax = *std::max_element(s.begin(), s.end()); if (chMin == chMax) { iMin = 4; } } for (int iK = 0; iK <= k; iK++) { for (int j = 0; j < 27; j++) { for (int iNew = 0; iNew < 101; iNew++) { if (pre[iK][j][iNew] < iMin) { iMin = pre[iK][j][iNew]; } } } } return iMin; } };
2023年2月 第二版
class Solution { public: int getLengthOfOptimalCompression(const string s, const int k) { if (100 == s.length()) { const char chMin = *std::min_element(s.begin(), s.end()); const char chMax = *std::max_element(s.begin(), s.end()); if (chMin == chMax) { const int iRemain = s.length() - k; if (iRemain >= 100) { return 4; } if (iRemain >= 10) { return 3; } if (iRemain >= 2 ) { return 2; } return iRemain; } } int pre[100 + 1][27][11]; memset(pre, 101, sizeof(pre)); pre[0][26][1] = 0; for (const auto& ch : s) { int dp[100 + 1][27][11]; memset(dp, 101, sizeof(dp)); for (int iK = 0; iK <= k; iK++) { for (int j = 0; j < 27; j++) { for (int iNew = 0; iNew < 11; iNew++) { const int& iLen = pre[iK][j][iNew]; if (iLen > 100) { continue; } if (iK < k) {//删除 dp[iK + 1][j][iNew] = min(dp[iK + 1][j][iNew], iLen); } if (j + ‘a’ != ch) { dp[iK][ch - ‘a’][1] = min(dp[iK][ch - ‘a’][1], iLen + 1); } else { const int iNewNum = min(10, iNew + 1); dp[iK][ch - ‘a’][iNewNum] = min(dp[iK][ch - ‘a’][iNewNum], iLen + ((1 == iNew) || (9 == iNew) || (99 == iNew))); } } } } memcpy(pre, dp, sizeof(pre)); } int iMin = INT_MAX; for (int iK = 0; iK <= k; iK++) { for (int j = 0; j < 27; j++) { for (int iNew = 0; iNew < 11; iNew++) { if (pre[iK][j][iNew] < iMin) { iMin = pre[iK][j][iNew]; } } } } return iMin; } };
2023年2月版
class Solution { public: int getLengthOfOptimalCompression(const string s, const int k) { if (100 == s.length()) { const char chMin = *std::min_element(s.begin(), s.end()); const char chMax = *std::max_element(s.begin(), s.end()); if (chMin == chMax) { const int iRemain = s.length() - k; if (iRemain >= 100) { return 4; } if (iRemain >= 10) { return 3; } if (iRemain >= 2 ) { return 2; } return iRemain; } } int pre[100 + 1][27][11]; memset(pre, 101, sizeof(pre)); pre[0][26][1] = 0; for (const auto& ch : s) { int dp[100 + 1][27][11]; memset(dp, 101, sizeof(dp)); for (int iK = 0; iK <= k; iK++) { for (int j = 0; j < 27; j++) { for (int iNew = 1; iNew < 11; iNew++) { const int& iLen = pre[iK][j][iNew]; if (iLen > 100) { continue; } if (iK < k) {//删除 dp[iK + 1][j][iNew] = min(dp[iK + 1][j][iNew], iLen); } if (j + ‘a’ != ch) { dp[iK][ch - ‘a’][1] = min(dp[iK][ch - ‘a’][1], iLen + 1); } else { const int iNewNum = min(10, iNew + 1); dp[iK][ch - ‘a’][iNewNum] = min(dp[iK][ch - ‘a’][iNewNum], iLen + ((1 == iNew) || (9 == iNew) || (99 == iNew))); } } } } memcpy(pre, dp, sizeof(pre)); } int iMin = INT_MAX; for (int iK = 0; iK <= k; iK++) { for (int j = 0; j < 27; j++) { for (int iNew = 1; iNew < 11; iNew++) { if (pre[iK][j][iNew] < iMin) { iMin = pre[iK][j][iNew]; } } } } return iMin; } };
扩展阅读
视频课程
有效学习：明确的目标 及时的反馈 拉伸区（难度合适），可以先学简单的课程，请移步CSDN学院，听白银讲师（也就是鄙人）的讲解。 https://edu.csdn.net/course/detail/38771
如何你想快
速形成战斗了，为老板分忧，请学习C#入职培训、C++入职培训等课程 https://edu.csdn.net/lecturer/6176
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我想对大家说的话闻缺陷则喜是一个美好的愿望，早发现问题，早修改问题，给老板节约钱。子墨子言之：事无终始，无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛
测试环境
操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17 或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17 如无特殊说明，本算法用**C++**实现。
参考阅读
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