LeetCode 983. 最低票价
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LeetCode 983. 最低票价
题目
在一个火车旅行很受欢迎的国度,你提前一年计划了一些火车旅行。在接下来的一年里,你要旅行的日子将以一个名为?days?的数组给出。每一项是一个从?1?到?365?的整数。
火车票有三种不同的销售方式:
- 一张为期一天的通行证售价为?costs[0] 美元;
- 一张为期七天的通行证售价为?costs[1] 美元;
- 一张为期三十天的通行证售价为?costs[2] 美元。
通行证允许数天无限制的旅行。 例如,如果我们在第 2 天获得一张为期 7 天的通行证,那么我们可以连着旅行 7 天:第 2 天、第 3 天、第 4 天、第 5 天、第 6 天、第 7 天和第 8 天。
返回你想要完成在给定的列表?days?中列出的每一天的旅行所需要的最低消费。
示例 1:
输入:days = [1,4,6,7,8,20], costs = [2,7,15] 输出:11 解释: 例如,这里有一种购买通行证的方法,可以让你完成你的旅行计划: 在第 1 天,你花了 costs[0] = $2 买了一张为期 1 天的通行证,它将在第 1 天生效。 在第 3 天,你花了 costs[1] = $7 买了一张为期 7 天的通行证,它将在第 3, 4, ..., 9 天生效。 在第 20 天,你花了 costs[0] = $2 买了一张为期 1 天的通行证,它将在第 20 天生效。 你总共花了 $11,并完成了你计划的每一天旅行。
示例 2:
输入:days = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,30,31], costs = [2,7,15] 输出:17 解释: 例如,这里有一种购买通行证的方法,可以让你完成你的旅行计划: 在第 1 天,你花了 costs[2] = $15 买了一张为期 30 天的通行证,它将在第 1, 2, ..., 30 天生效。 在第 31 天,你花了 costs[0] = $2 买了一张为期 1 天的通行证,它将在第 31 天生效。 你总共花了 $17,并完成了你计划的每一天旅行。
提示:
- 1 <= days.length <= 365
- 1 <= days[i] <= 365
- days?按顺序严格递增
- costs.length == 3
- 1 <= costs[i] <= 1000
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-cost-for-tickets
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解题思路
dp动态规划
思路1-动态规划
思路解析:动态规划的关键是找到转移方程,本题即对天票、周票、月票的动态规划,用dp[i]表示截至到第i天旅行所需要的总花费,那么第i天买票的逻辑为(\(i>0\),对应实际的天数):
- 若第i天买天票,则截至第i天总花费为\({\color{Magenta}{dp[i-1]+costs[0]}}\),dp[0]为0,没有第0天,天数从1开始算起;
- 若第i天买周票,则截至第i天总花费为\({\color{Magenta}{dp[i-7]+costs[1]}}\),i小于7时,dp[i-7]用0替代;
- 若第i天买月票,则截至第i天总花费为\({\color{Magenta}{dp[i-30]+costs[2]}}\),i小于30时,dp[i-30]用0替代;
要使得第i天花费最少,则取上面3种方案的最小值即可,对应的动态转移方程可以表示为:
\[{\color{Magenta}{dp[i]=min(dp[i-1]+costs[0),min(dp[i-7]+costs[1),dp[i-30]+costs[2])}}\]
具体步骤:
- 初始化dp数组,dp的长度应为计划旅行的最后一天序号+1,即dp[days[days.length-1]+1],保证计算到最后一天;
- 将dp[days[i]]初始化为-1,表示当天要旅行需要计算花费;
- 开始动态规划,dp[i]为0时当天未旅行,花费等于dp[i-1],为-1时按照转移方程计算dp[i]的花费;
- 最终dp[days[days.length-1]]即为最小总花费;
算法复杂度: n为最后一天旅行的序号
- 时间复杂度: $ {\color{Magenta}{\Omicron\left(n\right)}} $
- 空间复杂度: $ {\color{Magenta}{\Omicron\left(n\right)}} $
算法源码示例
package leetcode; /** * @author ZhouJie * @date 2020年5月6日 下午10:48:51 * @Description: 983. 最低票价 * */ public class LeetCode_0983 { } class Solution_0983 { /** * @author: ZhouJie * @date: 2020年5月6日 下午11:53:49 * @param: @param days * @param: @param costs * @param: @return * @return: int * @Description: 1-动态规划; * */ public int mincostTickets(int[] days, int[] costs) { // 最后一天旅行的序号 int len = days[days.length - 1]; // 动态规划dp需要len+1长度,包含最后一天 int[] allCost = new int[len + 1]; // 标记哪些天旅行了 for (int i : days) { allCost[i] = -1; } int c1, c2, c3; for (int i = 1; i < len + 1; i++) { // 若当天未旅行,则花费等价于前一天 if (allCost[i] == 0) { allCost[i] = allCost[i - 1]; } else { // 买当天票的花费 c1 = allCost[i - 1] + costs[0]; // 买周票的花费:分为7天内买周票和7天外买周票 if (i >= 7) { c2 = allCost[i - 7] + costs[1]; } else { c2 = costs[1]; } // 买月票的花费:分为30天内买月票和30天外买月票 if (i >= 30) { c3 = allCost[i - 30] + costs[2]; } else { c3 = costs[2]; } // 截至第i天旅行的最小花费为c1、c2、c3的最小值 allCost[i] = Math.min(Math.min(c1, c2), c3); } } // 最后一天即旅行总花费 return allCost[len]; } }
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