有一根长度为 n
个单位的木棍,棍上从 0
到 n
标记了若干位置。例如,长度为 6 的棍子可以标记如下:
给你一个整数数组 cuts
,其中 cuts[i]
表示你需要将棍子切开的位置。
你可以按顺序完成切割,也可以根据需要更改切割的顺序。
每次切割的成本都是当前要切割的棍子的长度,切棍子的总成本是历次切割成本的总和。对棍子进行切割将会把一根木棍分成两根较小的木棍(这两根木棍的长度和就是切割前木棍的长度)。请参阅第一个示例以获得更直观的解释。
返回切棍子的 最小总成本 。
示例 1:
输入:n = 7, cuts = [1,3,4,5] 输出:16 解释:按 [1, 3, 4, 5] 的顺序切割的情况如下所示:
第一次切割长度为 7 的棍子,成本为 7 。第二次切割长度为 6 的棍子(即第一次切割得到的第二根棍子),第三次切割为长度 4 的棍子,最后切割长度为 3 的棍子。总成本为 7 + 6 + 4 + 3 = 20 。 而将切割顺序重新排列为 [3, 5, 1, 4] 后,总成本 = 16(如示例图中 7 + 4 + 3 + 2 = 16)。
示例 2:
输入:n = 9, cuts = [5,6,1,4,2] 输出:22 解释:如果按给定的顺序切割,则总成本为 25 。总成本 <= 25 的切割顺序很多,例如,[4, 6, 5, 2, 1] 的总成本 = 22,是所有可能方案中成本最小的。
思路
要求出切棍子的最小成本,就是求先切那一段后切哪一段,然后切分之后的两段也可以用同样的方法来计算。所以可以考虑使用动态规划的思想:
- dp数组的定义:dp[i][j] 表示在当前待切割的木棍的左端点为 cuts[i−1],右端点为 cuts[j+1] 时,将木棍全部切开的最小总成本。
这里全部切开的意思是,木棍中有 j−i+1 个切割位置 cuts[i],⋯,cuts[j],我们需要将木棍根据这些位置,切割成 j−i+2 段。
- 初始化条件:在我们任意一次切割时,待切割木棍的左端点要么是原始木棍的左端点 0,要么是之前某一次切割的位置;同理,待切割木棍的右端点要么是原始木棍的右端点 n,要么是之前某一次切割的位置。
因此,如果我们将切割位置数组 cuts 进行排序,并在左侧添加 0,右侧添加 n,那么待切割的木棍就对应着数组中一段连续的区间。
-
状态转移方程:为了得到最小总成本,我们可以枚举第一刀的位置。如果第一刀的位置为 cuts[k],其中 k∈[i,j],那么我们会将待切割的木棍分成两部分,左侧部分的木棍为 cuts[i−1..k],对应的可以继续切割的位置为 cuts[i..k−1];右侧部分的木棍为 cuts[k..j+1],对应的可以继续切割的位置为 cuts[k+1..j]。由于左右两侧均为规模较小的子问题,
- 边界条件:
也就是说,如果没有可以切割的位置,那么它要么是一根无法再切割的木棍(此时 i=j+1),要么根本就不是一根木棍(此时 i>j+1)。无论是哪一种情况,对应的最小总成本都是 0。
最后的答案即为 f[1][m]。
代码(C++)
class Solution {
public:
int minCost(int n, vector<int>& cuts) {
int m = cuts.size();
sort(cuts.begin(), cuts.end());
cuts.insert(cuts.begin(), 0);
cuts.push_back(n);
vector<vector<int>> f(m + 2, vector<int>(m + 2));
for (int i = m; i >= 1; --i) {
for (int j = i; j <= m; ++j) {
f[i][j] = (i == j ? 0 : INT_MAX);
for (int k = i; k <= j; ++k) {
f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k - 1] + f[k + 1][j]);
}
f[i][j] += cuts[j + 1] - cuts[i - 1];
}
}
return f[1][m];
}
};