[LintCode] 395. Coins in a Line 2_Medium tag: Dynamic Programming, 博弈

本文介绍了一个关于博弈论的问题:两名玩家轮流从一排不同价值的硬币中取走一枚或两枚,直到没有硬币剩下。通过动态规划解决如何决定先手玩家是否能赢得比赛。文中提供了一种解决方案,并给出了代码实现。

Description

There are n coins with different value in a line. Two players take turns to take one or two coins from left side until there are no more coins left. The player who take the coins with the most value wins.

Could you please decide the first player will win or lose?

Example

Given values array A = [1,2,2], return true.

Given A = [1,2,4], return false.

 

这个题目思路实际上跟[LintCode] 394. Coins in a Line_ Medium tag:Dynamic Programming_博弈很像, 然后博弈类的如果要取最大值, 需要用minmax算法, 得到关系式

A[i] = max(min(ans[i-2], ans[i-3]) + values[n-i], min(ans[i-3], ans[i-4] + values[n-i] + values[n-i+1])) ,

第一个就是只选1个coin, 第二个就是选两个coins, 最后return ans[n] > sum(values) //2

 

1. Constraints

1) values 长度大于等于0

2) element 是大于0 的integer

 

2. Ideas

Dynamic Programming      T: O(n)           S; O(n)  optimal  O(1)

 

3. Code

1) S; O(n)

class Solution:
    def coinsInLine2(self, values):
        ans = [0]*5
        ans[1]= values[0]
        ans[2] = ans[3] = sum(values[:2])
        n = len(values)
        if n < 4: return ans[n] > sum(values) //2
        ans[4] = values[0] + max(values[1], values[3])
        ans = ans + [0]*(n-4)
        for i in range(5, n+1):
            ans[i] = max(min(ans[i-2], ans[i-3]) + values[n-i], min(ans[i-3], ans[i-4]) + values[n-i] + values[n-i+1])
        return ans[n] > sum(values)//2

 

2) 可以用滚动数组方式将Space降为O(1)

 

4. Test cases 

1) [1,5,2,10]

转载于:https://www.cnblogs.com/Johnsonxiong/p/9369191.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值