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true |
中等 |
1919 |
第 146 场周赛 Q3 |
|
给你一个正整数数组 arr
,考虑所有满足以下条件的二叉树:
- 每个节点都有
0
个或是2
个子节点。 - 数组
arr
中的值与树的中序遍历中每个叶节点的值一一对应。 - 每个非叶节点的值等于其左子树和右子树中叶节点的最大值的乘积。
在所有这样的二叉树中,返回每个非叶节点的值的最小可能总和。这个和的值是一个 32 位整数。
如果一个节点有 0 个子节点,那么该节点为叶节点。
示例 1:
输入:arr = [6,2,4] 输出:32 解释:有两种可能的树,第一种的非叶节点的总和为 36 ,第二种非叶节点的总和为 32 。
示例 2:
输入:arr = [4,11] 输出:44
提示:
2 <= arr.length <= 40
1 <= arr[i] <= 15
- 答案保证是一个 32 位带符号整数,即小于
231
。
根据题目描述,数组
我们设计一个函数
函数
- 如果
$i = j$ ,说明数组$arr[i..j]$ 中只有一个元素,没有非叶节点,因此$dfs(i, j) = 0$ 。 - 否则,我们枚举
$k \in [i, j - 1]$ ,将数组$arr$ 划分为两个子数组$arr[i \cdots k]$ 和$arr[k + 1 \cdots j]$ ,对于每个$k$ ,我们递归计算$dfs(i, k)$ 和$dfs(k + 1, j)$ ,其中$dfs(i, k)$ 表示数组$arr$ 中下标范围$[i, k]$ 内的所有非叶节点的值的最小可能总和,而$dfs(k + 1, j)$ 表示数组$arr$ 中下标范围$[k + 1, j]$ 内的所有非叶节点的值的最小可能总和,那么$dfs(i, j) = \min_{i \leq k < j} {dfs(i, k) + dfs(k + 1, j) + \max_{i \leq t \leq k} {arr[t]} \max_{k < t \leq j} {arr[t]}}$ 。
综上所述,我们可以得到:
上述递归过程中,我们可以使用记忆化搜索的方法,避免重复计算。另外,我们还可以使用数组
最后,我们返回
时间复杂度
class Solution:
def mctFromLeafValues(self, arr: List[int]) -> int:
@cache
def dfs(i: int, j: int) -> Tuple:
if i == j:
return 0, arr[i]
s, mx = inf, -1
for k in range(i, j):
s1, mx1 = dfs(i, k)
s2, mx2 = dfs(k + 1, j)
t = s1 + s2 + mx1 * mx2
if s > t:
s = t
mx = max(mx1, mx2)
return s, mx
return dfs(0, len(arr) - 1)[0]
class Solution {
private Integer[][] f;
private int[][] g;
public int mctFromLeafValues(int[] arr) {
int n = arr.length;
f = new Integer[n][n];
g = new int[n][n];
for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
g[i][i] = arr[i];
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
g[i][j] = Math.max(g[i][j - 1], arr[j]);
}
}
return dfs(0, n - 1);
}
private int dfs(int i, int j) {
if (i == j) {
return 0;
}
if (f[i][j] != null) {
return f[i][j];
}
int ans = 1 << 30;
for (int k = i; k < j; k++) {
ans = Math.min(ans, dfs(i, k) + dfs(k + 1, j) + g[i][k] * g[k + 1][j]);
}
return f[i][j] = ans;
}
}
class Solution {
public:
int mctFromLeafValues(vector<int>& arr) {
int n = arr.size();
int f[n][n];
int g[n][n];
memset(f, 0, sizeof(f));
for (int i = n - 1; ~i; --i) {
g[i][i] = arr[i];
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
g[i][j] = max(g[i][j - 1], arr[j]);
}
}
function<int(int, int)> dfs = [&](int i, int j) -> int {
if (i == j) {
return 0;
}
if (f[i][j] > 0) {
return f[i][j];
}
int ans = 1 << 30;
for (int k = i; k < j; ++k) {
ans = min(ans, dfs(i, k) + dfs(k + 1, j) + g[i][k] * g[k + 1][j]);
}
return f[i][j] = ans;
};
return dfs(0, n - 1);
}
};
func mctFromLeafValues(arr []int) int {
n := len(arr)
f := make([][]int, n)
g := make([][]int, n)
for i := range g {
f[i] = make([]int, n)
g[i] = make([]int, n)
g[i][i] = arr[i]
for j := i + 1; j < n; j++ {
g[i][j] = max(g[i][j-1], arr[j])
}
}
var dfs func(int, int) int
dfs = func(i, j int) int {
if i == j {
return 0
}
if f[i][j] > 0 {
return f[i][j]
}
f[i][j] = 1 << 30
for k := i; k < j; k++ {
f[i][j] = min(f[i][j], dfs(i, k)+dfs(k+1, j)+g[i][k]*g[k+1][j])
}
return f[i][j]
}
return dfs(0, n-1)
}
function mctFromLeafValues(arr: number[]): number {
const n = arr.length;
const f: number[][] = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
const g: number[][] = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
for (let i = n - 1; i >= 0; --i) {
g[i][i] = arr[i];
for (let j = i + 1; j < n; ++j) {
g[i][j] = Math.max(g[i][j - 1], arr[j]);
}
}
const dfs = (i: number, j: number): number => {
if (i === j) {
return 0;
}
if (f[i][j] > 0) {
return f[i][j];
}
let ans = 1 << 30;
for (let k = i; k < j; ++k) {
ans = Math.min(ans, dfs(i, k) + dfs(k + 1, j) + g[i][k] * g[k + 1][j]);
}
return (f[i][j] = ans);
};
return dfs(0, n - 1);
}
我们可以将方法一中的记忆化搜索改为动态规划的方式进行求解。
定义
最后,我们返回
时间复杂度
class Solution:
def mctFromLeafValues(self, arr: List[int]) -> int:
@cache
def dfs(i: int, j: int) -> int:
if i == j:
return 0
return min(
dfs(i, k) + dfs(k + 1, j) + g[i][k] * g[k + 1][j] for k in range(i, j)
)
n = len(arr)
g = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n - 1, -1, -1):
g[i][i] = arr[i]
for j in range(i + 1, n):
g[i][j] = max(g[i][j - 1], arr[j])
return dfs(0, n - 1)
class Solution {
public int mctFromLeafValues(int[] arr) {
int n = arr.length;
int[][] f = new int[n][n];
int[][] g = new int[n][n];
for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
g[i][i] = arr[i];
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
g[i][j] = Math.max(g[i][j - 1], arr[j]);
f[i][j] = 1 << 30;
for (int k = i; k < j; ++k) {
f[i][j] = Math.min(f[i][j], f[i][k] + f[k + 1][j] + g[i][k] * g[k + 1][j]);
}
}
}
return f[0][n - 1];
}
}
class Solution {
public:
int mctFromLeafValues(vector<int>& arr) {
int n = arr.size();
int f[n][n];
int g[n][n];
memset(f, 0, sizeof(f));
for (int i = n - 1; ~i; --i) {
g[i][i] = arr[i];
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
g[i][j] = max(g[i][j - 1], arr[j]);
f[i][j] = 1 << 30;
for (int k = i; k < j; ++k) {
f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k + 1][j] + g[i][k] * g[k + 1][j]);
}
}
}
return f[0][n - 1];
}
};
func mctFromLeafValues(arr []int) int {
n := len(arr)
f := make([][]int, n)
g := make([][]int, n)
for i := range g {
f[i] = make([]int, n)
g[i] = make([]int, n)
}
for i := n - 1; i >= 0; i-- {
g[i][i] = arr[i]
for j := i + 1; j < n; j++ {
g[i][j] = max(g[i][j-1], arr[j])
f[i][j] = 1 << 30
for k := i; k < j; k++ {
f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k]+f[k+1][j]+g[i][k]*g[k+1][j])
}
}
}
return f[0][n-1]
}
function mctFromLeafValues(arr: number[]): number {
const n = arr.length;
const f: number[][] = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
const g: number[][] = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
for (let i = n - 1; i >= 0; --i) {
g[i][i] = arr[i];
for (let j = i + 1; j < n; ++j) {
g[i][j] = Math.max(g[i][j - 1], arr[j]);
f[i][j] = 1 << 30;
for (let k = i; k < j; ++k) {
f[i][j] = Math.min(f[i][j], f[i][k] + f[k + 1][j] + g[i][k] * g[k + 1][j]);
}
}
}
return f[0][n - 1];
}
class Solution:
def mctFromLeafValues(self, arr: List[int]) -> int:
n = len(arr)
f = [[0] * n for _ in range(n)]
g = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n - 1, -1, -1):
g[i][i] = arr[i]
for j in range(i + 1, n):
g[i][j] = max(g[i][j - 1], arr[j])
f[i][j] = min(
f[i][k] + f[k + 1][j] + g[i][k] * g[k + 1][j] for k in range(i, j)
)
return f[0][n - 1]