Leetcode #265: 粉刷房子2

最新推荐文章于 2025-05-28 08:50:40 发布

刘浩森

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这篇博客主要介绍了LeetCode难题#265，该问题与#256类似，都需要用动态规划解决。关键在于优化时间复杂度到O(K*N)，避免使用for循环寻找前一排最小值，而是采用Arrays.sort()方法，其时间复杂度降低到O(logN)。博主通过比较找到的最小值与其上一排的值，确定上一排的最小值是否保持不变。

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HARD难度，思路和256几乎完全相同,先初始化第一排然后用动态转移方程，但是难点在于题目中要求Time complexity为O(K*N),如果用for循环来寻找前一排的最小值花费过大，我使用的是Arrays.sort(),时间复杂度为O(logN)。找到最小值以后和当前值的上一排做对比，来确定上一排的最小值是不是自己。

class Solution {
    public int minCostII(int[][] costs) {
        int n = costs.length;
        if(n == 0) return 0;
        int k = costs[0].length;
        int[][] total_costs = new int[n][k];
        int[] temp = new int[k];
        for(int i=0; i<k; i++){
            total_costs[0][i] = costs[0][i];
        }
        if(n > 1){
            for(int i=1; i<n; i++){
                for(int j=0; j<k; j++){
                    temp[j] = total_costs[i-1][j];
                }
                Arrays.sort(temp);
                for(int j=0; j<k; j++){
                    if(total_costs[i-1][j]==temp[0]){
                        total_costs[i][j] = costs[i][j] + temp[1];
                    }else{
                        total_costs[i][j] = costs[i][j] + temp[0];
                    }
                }
            }
        }
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for(int i=0; i<k; i++){
            min = Math.min(min, total_costs[n-1][i]);
        }
        return min;
    }
}