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  • leetcode_1039. Minimum Score Triangulation of Polygon_动态规划

     https://leetcode.com/problems/minimum-score-triangulation-of-polygon/

    题意:给定一个凸的N边形(N<=50),每个顶点有一个权值A[i],把它分为N-2个三角形,每个三角形的val等于三个顶点的权值的乘积,问划分之后图形的val总和最小为多少。


    一开始想到了,问题可以转换为求解子问题,由于没有想到如何进行状态转换,并且感觉贪心可行,

    如下图1,将当前图形可以构成的三角形找出(红线为底边),从中找到val最小的三角形如图2,然后将其割除如图3,再将新的两个三角形找出。

       

    然而这个思路并不可行,这个思路的局部最优并不能得到全局最优,按照上面的思路的策略如下图,得到结果40,而最优解是24。

    贪心不可行,每次找到最优的三角形,最终全局未必最优。


    然后,想到很可能是动态规划,但是想不出来,问题如何分解,状态如何表示。。。

    参考别人的思路和代码(看了两个大佬的代码,思路几乎一样)

    对于多边形上的任意一条边,它只能出现在一个三角形中,

    dp[i][j]:从第i个点到第j个点的最小值。dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k][j]+A[i]*A[j]*A[k])。

    如下图:此时求dp[0][5],以(0,5)为边,在(0,5)之间遍历三角形的顶点,构成的每个三角形将原图形分为三部分:三角形,子图形1,子图形2。

    class Solution
    {
    public:
        int minScoreTriangulation(vector<int>& A)
        {
            int dp[50][50];
            memset(dp,0,sizeof(dp));
            int numofnode = A.size();
            for(int len=3; len<=numofnode; len++)
                for(int i=0; i+len-1<numofnode; i++)
                {
                    int j=i+len-1;
                    dp[i][j]=INT_MAX;
                    for(int k=i+1; k<j; k++)
                        dp[i][j] = min(dp[i][j],dp[i][k]+dp[k][j]+A[i]*A[j]*A[k]);
                }
            return dp[0][A.size()-1];
        }
    };
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jasonlixuetao/p/10815277.html
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