参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/liuchuo/article/details/79573624
首先需要注意到 nums[i] 的范围为 [1,10000],然后是题目的条件,如果获得了 nums[i] 元素对应的点数,则要删除 nums[i] 元素,且还需要删除 nums 中所有值为 (nums[i]-1) 或者 (nums[i]+1) 的元素,这里需要注意,nums 中剩下的值为 nums[i] 的元素是不会被删除的,所以剩余的值为 nums[i] 的元素还是可以被取的。
对于题目的解,需要使用动归,利用一个辅助数组 dp,其中,dp[j] 表示,当 j == nums[i],对于当前的点数取与不取两种选择,可以获得的最大点数。
此时,还需要注意到题目的条件,如果取得 nums[i] 的点数(即点数值为 j 的点数),则就不能取 值为 (nums[i]-1) == j-1 或者 (nums[i]+1) == j+1 的元素了,这样,dp[j] 的转移方程就需要根据 dp[j-1] 和 dp[j+1] 同时来判断了,显然 dp[j] 和 dp[j-1] 存在冲突,因此需要排除 dp[j-1] 的影响。
所以,根据参考文章中的思想,设置 dp 的长度为 10001,即使 dp[j] 中 j 值从 1 到 10000 全部遍历遍,如果 j 的值能对应上 nums[i],则表示点数值为 j 的元素是有效的,因为在 nums 中存在。
对于 dp[j],因为如果要了 j 这个数就不能要 j-1 和 j+1,但是 j-2 还是可以取的,所以当前 i 有两个选择:
(1)要 j 这个数带来的分数 nums 中值为 j 的元素个数 * j,那就不能要 dp[j-1],只能要dp[j-2],避免了对 dp[j+1] 的依赖。
(2)不要 j 带来的分数要 dp[j-1] 的分数。
这两个选择取最大值,所以 dp[i] = max(dp[i-1], nums 中值为 j 的元素个数 * j + dp[j-2])
public static int deleteAndEarn(int[] nums) {
if (nums==null||nums.length==0) return 0;
int l = nums.length;
//用于记录 nums 中各个元素的个数
int[] numCount = new int[10001];
int[] dp = new int[10001];
int max = 0;
for (int i = 0; i < l; i++) {
numCount[nums[i]]++;
if (nums[i]>max) max = nums[i];
}
dp[0] = 0;
dp[1] = numCount[1];
for (int i = 2; i <= max; i++) {
dp[i] = Math.max(dp[i - 1], numCount[i] * i + dp[i - 2]);
}
return dp[max];
}
我在原基础上优化了一下,因为并不需要 dp[j] 并不一定需要遍历到 10000,只需要到 nums 中的元素的最大值即可。
另外,因为只需要保存 j-1 与 j-2 的状态值,即最后两个状态值,所以辅助数组 dp 也可以使用两个临时遍历代替:
public static int deleteAndEarn2(int[] nums) {
if (nums==null||nums.length==0) return 0;
int l = nums.length;
int[] numCount = new int[10001];
int max = 0;
for (int i = 0; i < l; i++) {
numCount[nums[i]]++;
if (nums[i]>max) max = nums[i];
}
int t1 = 0;
int t2 = numCount[1];
int tmp=0;
for (int i = 2; i <= max; i++) {
tmp = Math.max(t2, numCount[i] * i + t1);
t1 = t2;
t2 = tmp;
}
//当 nums 只存在元素 1 时,则只需直接返回 numCount[1] * 1
return t2;
}

412

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



