LeetCode 1563. 石子游戏 V

【leetcode经典题目】石子问题--最大最小问题的解析 文章目录1686. 石子游戏 VI1690. 石子游戏 VII 以石子问题为代表的最大最小问题是leetcode经常出现的一类博弈论类型的题目。主要的思路贪心或者DP。 1686. 石子游戏 VI 特点:不是两侧取而是任取,评价标准是各自拿到的石子的和。 对于这种任取的思路,相当于是对石子堆按照某种顺序进行排序,如果数据量很大的话,无法找到恨到的方法。因此很容易想到贪心策略。 那么核心问题就是,如何贪心,按照什么进行贪心。两个路径:对于同一块石子,两个人的权重不同,要不让va[i]-vb[i]最大,要不让 阅读详情

题目链接:LeetCode 1563. 石子游戏 V

题意:

      几块石子 排成一行 ,每块石子都有一个关联值,关联值为整数,由数组 stoneValue 给出。

游戏中的每一轮:Alice 会将这行石子分成两个 非空行(即,左侧行和右侧行);Bob 负责计算每一行的值,即此行中所有石子的值的总和。Bob 会丢弃值最大的行,Alice 的得分为剩下那行的值(每轮累加)。如果两行的值相等,Bob 让 Alice 决定丢弃哪一行。下一轮从剩下的那一行开始。

只 剩下一块石子 时,游戏结束。Alice 的分数最初为 0 。

返回 Alice 能够获得的最大分数 。

 

解题思路:

   动态规划

 

采用递归加记忆化搜索实现动态规划

class Solution {
	public $dp = array();
    /**
     * @param Integer[] $stoneValue
     * @return Integer
     */
    function stoneGameV($stoneValue) {
    	$n = count($stoneValue);
    	for($i = 0; $i < $n; $i++) {
    		for($j = 0; $j < $n; $j++) {
    			$this->dp[$i][$j] = -1;
    		}
    	}
    	return $this->dfs(0, $n-1, $stoneValue);
    }
    function dfs($l, $r, $arr) {
    	if($l == $r) {
    		return 0;
    	}
    	if($this->dp[$l][$r] != -1) {
    		return $this->dp[$l][$r];
    	}
    	$sum = 0; $ans = 0; $cur = 0;
    	for($i = $l; $i <= $r; $i++) {
    		$sum += $arr[$i];
    	}
    	for($mid = $l; $mid < $r; $mid++) {
    		$cur += $arr[$mid];
    		$now = 0;
    		if($cur < $sum - $cur) {
    			$now = $cur + $this->dfs($l, $mid, $arr);
    		} else if($cur > $sum - $cur){
    			$now = $sum - $cur + $this->dfs($mid+1, $r, $arr);
    		} else {
    			$now = $cur + max($this->dfs($l, $mid, $arr), $this->dfs($mid+1, $r, $arr));
    		}
    		$ans = max($ans, $now);
    	}
    	return $this->dp[$l][$r] = $ans;
    }
}

注意:O(N^3)复杂度高,超时代码

class Solution {

    /**
     * @param Integer[] $stoneValue
     * @return Integer
     */
    function stoneGameV($stoneValue) {
    	$dp = array();$sum = array();
    	$n = count($stoneValue);
    	for($i = 0; $i < $n; $i++) {
    		for($j = 0; $j < $n; $j++) {
    			$dp[$i][$j] = 0;
    		}
    	}
    	$sum[0] = $stoneValue[0];
    	for($i = 1; $i < $n; $i++) {
    		$sum[$i] = $sum[$i-1] + $stoneValue[$i];
    	}
    	for($len = 0; $len <= $n; $len++) {
    		for($l = 0; $l + $len < $n; $l++) {
    			$r = $l + $len;
    			for($mid = $l; $mid < $r; $mid++) {
    				if($l > $mid || $mid + 1 > $r) {
    					break;
    				}
    				$lv = $sum[$mid] - ($l > 0 ? $sum[$l-1]:0);
    				$lr = $sum[$r] - $sum[$mid];
    				if($lv == $lr) {
    					$dp[$l][$r] = max($dp[$l][$r], $lv+max($dp[$l][$mid], $dp[$mid+1][$r]));
    				} else if($lv > $lr){
    					$dp[$l][$r] = max($dp[$l][$r], $dp[$mid+1][$r] + $lr);
    				} else {
    					$dp[$l][$r] = max($dp[$l][$r], $dp[$l][$mid] + $lv);
    				}
    			}
    		}
    	}
    	return $dp[0][$n-1];
    }
}

 

【C++ 博弈论 动态规划】1563 石子游戏 V|2087 几块石子 排成一行 ,每块石子都有一个关联值,关联值为整数,由数组 stoneValue 给出。 游戏中的每一轮:Alice 会将这行石子分成两个 非空行(即,左侧行和右侧行);Bob 负责计算每一行的值,即此行中所有石子的值的总和。Bob 会丢弃值最大的行,Alice 的得分为剩下那行的值(每轮累加)。如果两行的值相等,Bob 让 Alice 决定丢弃哪一行。下一轮从剩下的那一行开始。 只 剩下一块石子 时,游戏结束。Alice 的分数最初为 0 。 返回 Alice 能够获得的最大分数 。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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整理一下亚历克斯和李用两个人闲来无聊玩的7场石子游戏(╯‵□′)╯︵┻━┻ 文章目录总结具体题解877. 石子游戏1140. 石子游戏 II1406. 石子游戏 III1510. 石子游戏 IV1563. 石子游戏 V1686. 石子游戏 VI1690. 石子游戏 VII 总结 双方博弈的题一般都是动态规划解决。也不排除像第一场游戏有讨巧的解法,或者第6场用的贪心方法。 一般来讲,两端都可以取,考虑二维dp;只有一端,考虑一维dp;任意取,大概率贪心。 两端的情况,先看游戏7。 一端的情况,先看游戏3再看游

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公开游戏、有向有环图游戏

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nameofcsdn的博客 1561

[LeetCode] 第 203 场周赛

第 203 场周赛 1560. 圆形赛道上经过次数最多的扇区 难度:Easy 题目描述: 1560. 圆形赛道上经过次数最多的扇区 解题思路: 最终的路径只跟起点和终点有关系 中间的路径都是均等出现的次数 class Solution { public: vector<int> mostVisited(int n, vector<int>& rounds) { vector<int> ans; int start =

WchStrife的博客 162

第 203 场力扣周赛题解

1560. 圆形赛道上经过次数最多的扇区 思路:按照题意模拟即可。 class Solution { public List<Integer> mostVisited(int n, int[] rounds) { int mx = 0; int[] nums = new int[n + 1]; List<Integer> ans = new ArrayList<>(); nums[round

信仰.的博客 394

LeetCode 486. 预测赢家(博弈DP)

文章目录1. 题目2. 解题 1. 题目 给定一个表示分数的非负整数数组。 玩家 1 从数组任意一端拿取一个分数,随后玩家 2 继续从剩余数组任意一端拿取分数,然后玩家 1 拿,…… 。 每次一个玩家只能拿取一个分数,分数被拿取之后不再可取。直到没有剩余分数可取时游戏结束。 最终获得分数总和最多的玩家获胜。 给定一个表示分数的数组,预测玩家1是否会成为赢家。 你可以假设每个玩家的玩法都会使他的分数最大化。 示例 1: 输入:[1, 5, 2] 输出:False 解释:一开始,玩家1可以从1和2中进行选择。

Michael是个半路程序员 1874

LeetCode 每日一题 2026/8/17-2026/8/23

记录了初步解题思路 以及本地实现代码;并不一定为最优 也希望大家能一起探讨 一起进步

AlphaTao的博客 222

力扣OJ(1501-1600)

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nameofcsdn的博客 944
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