[剑指Offer]14- I. 剪绳子

本文介绍了两种解决绳子剪辑问题的方法,包括动态规划和贪心策略。动态规划的解决方案通过状态转移方程实现,时间复杂度为O(N^2),空间复杂度为O(N)。贪心策略则优先组合长度为3的绳子,以达到最大乘积,时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1)。贪心策略的依据是数学推导,接近最优解。

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2021/3/28,今天做了个挺有意思的题,题意如下:
在这里插入图片描述
最开始没啥思路,瞅了一眼题解有dp和贪心的做法。首先dp的做法就是设dp[i]是长度为i的绳子乘积最大值,遍历每一个j的值,i要么减去j的值就不减了,要么减去j之后再考虑j长度的绳子,所以状态转移方程是有dp[i]=max(dp[i],max(j*(i-j),j*dp[i-j]));
c++参考代码:

class Solution {
public:
    int cuttingRope(int n) {
     vector<int> dp(100,0);
     dp[2]=1;
     for(int i=3;i<=n;++i)
     {
         for(int j=2;j<i;++j)
         {
             dp[i]=max(dp[i],max(j*(i-j),j*dp[i-j]));
         }
     }
     return dp[n];
    }
};

在这里插入图片描述
时间复杂度:O(N2),空间复杂度O(N)。
而贪心的做法是优先凑长度为3的绳子,具体为什么是3是因为设绳子要减x段,最大值=(n/x)x,根据求导的结果是x的最大值是n/e,所以n/(n/e)的最大值是e=2.718接近3。所以把绳子凑成若干段3,如果还剩1就让1和一个3凑一个2*2,剩2就乘上去。
c++参考代码:

class Solution {
public:
    int cuttingRope(int n) {
        if(n==2)
        return 1;
        if(n==3)
        return 2;
     int sum=1;
     while(n>=3)
     {
      n-=3;
      sum*=3;
     }
     if(n==1)
     return sum/3*4;
     if(n==2)
     return sum*2;
     return sum;
    }
};

在这里插入图片描述
时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(1);
参考资料
·Krahets《面试题14- I. 剪绳子(数学推导 / 贪心思想,清晰图解)》

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