C++ 【填充书架】

理解 `#pragma pack`:C/C++内存对齐的钥匙 想象一下你正在整理书架。如果把所有书随意摆放,虽然节省空间,但找书会很慢。如果按照一定规则排列(比如按高度分组),虽然会浪费一些空间,但存取效率更高。这就是内存对齐的基本思想。在计算机中,CPU访问内存时也有类似的优化机制。大多数现代处理器不会按单字节访问内存,而是以4字节或8字节为单位进行存取。因此,编译器会默认对数据进行对齐优化。就像C/C++程序员手中的一把精密螺丝刀,在需要严格控制内存布局的场合(如网络编程、文件格式处理、硬件交互等)发挥着关键作用。 阅读详情

填充书架

dp[ i ] = 放下第i 本书的最小高度

递推公式:要放第 i 本书的时候 假定前面有 j 本书在书架上,j<i ,【 j - i 】之间的书作为最上层的,算出最上层书的最小层数

本题的目的是划分成多个子数组,这类问题,我们需要考虑的是子数组中到底要有几个元素?从哪里开始划分?
所以我们就可以枚举最后一个子数组中的元素个数,或者枚举最后一个子数组的起点 j,这样最后一个子数组为 nums[j…i],长度为 i-j+1

nums[j…i] 需要满足的条件时,元素(厚度)之和 不超过 shelfWidth

因此,定义 dp[i] 为 nums[0…i] 的所有划分方案中 得到的 所有子数组最大高度之和 的最小值

考虑 最后一个子数组是 nums[j…i],j 是所有可能的起点,且 nums[j…i] 元素(厚度)之和 不超过 shelfWidth

那么接下来考虑 这个 j 是需要从 0 到 i 顺序枚举呢 ? 还是 从 i 到 0 倒序枚举呢?.

对于 dp[i],nums[i] 已经确定是 最后一个元素,如果顺序枚举,没法快速知道 nums[j…i] 的厚度之和,也没法快速得到这部分书的最大高度

而如果 倒序枚举 j 从 i 到 0,用变量 w 记录 nums[i…j] 的元素厚度和,用 h 记录 nums[i…j] 的元素最大高度

class Solution {
public:
    int minHeightShelves(vector<vector<int>>& books, int shelfWidth) {
        int n=books.size();

        vector<int>dp(n+1,1000000);
        dp[0]=0;
        for(int i=0;i<n;++i){
            int num=0;
            int in=0;
            for(int j=i;j>=0;j--){
                num+=books[j][0];
                //下一个就要大于宽度  
                if(num>shelfWidth){
                    break;
                }
                in=max(in,books[j][1]);
                dp[i+1]=min(dp[i+1],dp[j]+in);
            }
        }return dp[n];
    }
};
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