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  • 高楼扔鸡蛋

    新的一天,新的打卡,依然是知识回顾。

    leetcode 887 鸡蛋掉落

    你将获得 K 个鸡蛋,并可以使用一栋从 1 到 N  共有 N 层楼的建筑。

    每个蛋的功能都是一样的,如果一个蛋碎了,你就不能再把它掉下去。

    你知道存在楼层 F ,满足 0 <= F <= N 任何从高于 F 的楼层落下的鸡蛋都会碎,从 F 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。

    每次移动,你可以取一个鸡蛋(如果你有完整的鸡蛋)并把它从任一楼层 X 扔下(满足 1 <= X <= N)。

    你的目标是确切地知道 F 的值是多少。

    无论 F 的初始值如何,你确定 F 的值的最小移动次数是多少?

    输入:K = 1, N = 2
    输出:2
    解释:
    鸡蛋从 1 楼掉落。如果它碎了,我们肯定知道 F = 0 。
    否则,鸡蛋从 2 楼掉落。如果它碎了,我们肯定知道 F = 1 。
    如果它没碎,那么我们肯定知道 F = 2 。
    因此,在最坏的情况下我们需要移动 2 次以确定 F 是多少。

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/super-egg-drop

    这道题,我当时是困惑了很久,看完答案我觉得经典的动态规划反而让人费解,一种巧妙的动态规划方法如下(其实就是对dp table 的不同定义)。

     1 class Solution {
     2 public:
     3     int superEggDrop(int K, int N) {
     4         vector<vector<int>>dp(K+1,vector<int>(N+1));
     5         for(int step = 1; step <= N; step++)
     6         {
     7             dp[0][step] = 0;
     8             for(int j = 1 ; j <=K; j++)
     9             {
    10                 dp[j][step] = dp[j-1][step-1] + dp[j][step-1] + 1;
    11                 if(dp[j][step] >= N)
    12                     return step;
    13             }
    14         }
    15         return N;
    16     }
    17 };

    通过一个逆向的思维。移动次数为step,鸡蛋数为j时,能确定的楼层数为dp[j][step],如果dp[j][step]>=N,那么这个step,就是我们所求的。

    确定base case: 当鸡蛋数为0时,能确定的楼层数肯定为0,dp[0][step]=0;  1<=step<=N

    确定状态转移方程:扔一次鸡蛋,有两种情况,碎了和没碎。

    1.鸡蛋没有碎,那么对应的是 dp[j][step-1],也就是说在这一层的上方可以有 dp[j][step-1]层;
    
    2.鸡蛋碎了,那么对应的是dp[j-1][step-1],也就是说在这一层的下方可以有 dp[j-1][step-1]层

    dp[j][step]=dp[j-1][step-1]+dp[j][step-1]+1;

    另外的方法,现在没有任何印象。。。。

    我觉得也不好玩。所以就不写了

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