题目描述
你的赛车起始停留在位置 0,速度为 +1,正行驶在一个无限长的数轴上。(车也可以向负数方向行驶。)
你的车会根据一系列由 A(加速)和 R(倒车)组成的指令进行自动驾驶。
当车得到指令 “A” 时, 将会做出以下操作:position += speed, speed *= 2
。
当车得到指令 “R” 时, 将会做出以下操作:如果当前速度是正数,则将车速调整为 speed = -1
;否则将车速调整为 speed = 1
。 (当前所处位置不变。)
例如,当得到一系列指令 “AAR” 后, 你的车将会走过位置 0->1->3->3,并且速度变化为 1->2->4->-1。
现在给定一个目标位置,请给出能够到达目标位置的最短指令列表的长度。
样例
输入:
target = 3
输出: 2
解释:
最短指令列表为 "AA"
位置变化为 0->1->3
输入:
target = 6
输出: 5
解释:
最短指令列表为 "AAARA"
位置变化为 0->1->3->7->7->6
注意
1 <= target(目标位置)<= 10000
。
算法
(宽度优先搜索) $O(target \log target)$
- 建立三维的状态,即 $dis[u][s][0/1]$ 表示到达位置 $u$,当前速度为 $2^s$,向前 (0) 还是向后 (1) 的最少步数。
- 初始化状态 $dis[0][0][0] = 0$,其余位正无穷。
- 然后每次转移可以有两种选择,
A
,则加速,且更新位置;R
则更换速度和方向。 - 宽搜的范围:显然,进入负的位置是没有意义的,因为总可以找到一个更快得不进入负位置的答案。进入位置大于
2 * target
也是没有意义的,因为我们倒车不可能超过之前一步走的距离。所以搜索的范围被限制在了[0, 2 * target]
中。
时间复杂度
- 每个状态只进入一次,共计 $O(target \log target)$ 个状态,故时间复杂度为 $O(target \log target)$。
空间复杂度
- 同理,共计 $O(target \log target)$ 个状态,故空间复杂度为 $O(target \log target)$。
C++ 代码
class Solution {
public:
int racecar(int target) {
vector<vector<vector<int>>> dis(target * 2 + 1, vector<vector<int>>(21, vector<int>(2, INT_MAX)));
dis[0][0][0] = 0;
queue<pair<int, pair<int, int>>> q;
q.push(make_pair(0, make_pair(0, 0)));
while (!q.empty()) {
pair<int, pair<int, int>> sta(q.front());
q.pop();
int u = sta.first;
int speed = 1 << sta.second.first;
if (sta.second.second == 1)
speed = -speed;
if (u == target)
return dis[sta.first][sta.second.first][sta.second.second];
// instruction A
if (u + speed <= target * 2 && u + speed >= 0) {
pair<int, pair<int, int>> nxt(u + speed,
make_pair(sta.second.first + 1, sta.second.second));
if (dis[nxt.first][nxt.second.first][nxt.second.second]
> dis[sta.first][sta.second.first][sta.second.second] + 1) {
dis[nxt.first][nxt.second.first][nxt.second.second]
= dis[sta.first][sta.second.first][sta.second.second] + 1;
q.push(nxt);
}
}
// instruction R
pair<int, pair<int, int>> nxt(u, make_pair(0, 1 - sta.second.second));
if (dis[nxt.first][nxt.second.first][nxt.second.second]
> dis[sta.first][sta.second.first][sta.second.second] + 1) {
dis[nxt.first][nxt.second.first][nxt.second.second]
= dis[sta.first][sta.second.first][sta.second.second] + 1;
q.push(nxt);
}
}
return -1;
}
};
时间复杂度计算和剪枝很棒👍
你这个写得好清晰
三维dp是不是转移不了
宽搜其实和 DP 的思想差不多,但纯 DP 需要确定好转移顺序
老哥, 为啥不用 tuple
好🔥
stl 里的tuple用法是跟python的tuple差不多嘛?
老哥,牛牛!请收下我的膝盖骨!!!
请问你没有按照层序遍历是怎么保证第一次符合条件的答案一定是最优解呢?
是不是有点dijkstra的意思。。
对,这里相当于建图跑宽度优先搜边权为 1 的最短路了。
层序遍历只是解释宽度优先搜索为什么能找到最短路径,这里因为点之间的边权都为 1,所以 bfs 第一次能到达时是最短的。