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个人专栏
力扣递归算法题
【C++】
数据结构与算法
前言:这个专栏主要讲述动态规划算法,所以下面题目主要也是这些算法做的
我讲述题目会把讲解部分分为3个部分:
1、题目解析
2、算法原理思路讲解
3、代码实现
粉刷房子
题目链接:粉刷房子
题目
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: 将 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。
示例 2:
输入: costs = [[7,6,2]] 输出: 2
提示:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-790347.html
costs.length == n
costs[i].length == 3
1 <= n <= 100
1 <= costs[i][j] <= 20
解法
算法原理讲解
我们这题使用动态规划,我们做这类题目可以分为以下五个步骤文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790347.html
- 状态显示
- 状态转移方程
- 初始化(防止填表时不越界)
- 填表顺序
- 返回值
- 状态显示
- dp[i][0] 表示:粉刷到 i 位置的时候,最后⼀个位置粉刷上「红色」,此时的最小花费;
- dp[i][1] 表示:粉刷到 i 位置的时候,最后⼀个位置粉刷上「蓝色」,此时的最小花费;
- dp[i][2] 表示:粉刷到 i 位置的时候,最后⼀个位置粉刷上「绿色」,此时的最小花费。
- 状态转移方程
- 对于 dp[i][0] :如果第 i 个位置粉刷上「红⾊」,那么 i - 1 位置上可以是「蓝⾊」或者「绿⾊」。因此我们需要知道粉刷到 i - 1 位置上的时候,粉刷上「蓝⾊」或者「绿⾊」的最⼩花费,然后加上 i 位置的花费即可。于是状态转移⽅程为: dp[i][0] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][0] 。
- 对于 dp[i][1] :如果第 i 个位置粉刷上「蓝色」,那么 i - 1 位置上可以是「红色」或者「绿色」。因此我们需要知道粉刷到 i - 1 位置上的时候,粉刷上「红色」或者「绿色」的最小花费,然后加上 i 位置的花费即可。于是状态转移⽅程为: dp[i][1] = min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][1] 。
- 对于 dp[i][2] :如果第 i 个位置粉刷上「绿色」,那么 i - 1 位置上可以是「红色」或者「蓝色」。因此我们需要知道粉刷到 i - 1 位置上的时候,粉刷上「红色」或者「蓝色」的最⼩花费,然后加上 i 位置的花费即可。于是状态转移⽅程为: dp[i][2] = min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1]) + costs[i - 1][2] 。
- 初始化(防止填表时不越界)
- 填表顺序
- 返回值
代码实现
class Solution {
public:
int minCost(vector<vector<int>>& costs)
{
int n = costs.size();
vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(3));
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
dp[i][0] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][0];
dp[i][1] = min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]) + costs[i - 1][1];
dp[i][2] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0]) + costs[i - 1][2];
}
return min(dp[n][0], min(dp[n][1], dp[n][2]));
}
};
到了这里,关于LeetCode刷题--- 粉刷房子的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!