單調(diào)隊列優(yōu)化dp 單調(diào)隊列優(yōu)化dp面試
Unit808科技優(yōu)選開店2025-09-018980
單調(diào)隊列優(yōu)化DP(Dynamic Programming)是一種用于解決動態(tài)規(guī)劃問題的方法。在這個問題中,我們需要找到一個最優(yōu)的解,使得在給定的約束條件下,最大化某個目標函數(shù)。
單調(diào)隊列優(yōu)化DP的基本思想是將問題分解為多個子問題,并將每個子問題的解存儲在一個隊列中。然后,我們按照一定的順序處理這些子問題,直到所有子問題都被處理完畢。在這個過程中,我們可以利用已經(jīng)計算過的子問題的解來避免重復計算。
以下是一個使用Python實現(xiàn)的單調(diào)隊列優(yōu)化DP的示例:
def max_profit(prices, k):
n = len(prices)
if n == 0:
return 0
# 初始化隊列和最大收益
queue = [-1] * (k + 1)
max_profit = 0
# 將價格存入隊列
for i in range(n):
while queue[i] != -1 and prices[queue[i]] <= prices[i]:
max_profit += prices[queue[i]] - prices[i]
queue[i] = queue[queue[i] + 1]
# 更新最大收益
max_profit += max(prices[queue[k]] - prices[queue[k - k]], 0)
return max_profit
在這個示例中,prices
是一個包含價格的列表,k
是我們需要找到的最大收益。函數(shù)首先初始化一個長度為k + 1
的隊列,并將最大收益設置為0。然后,它遍歷價格列表,將價格存入隊列。在處理價格時,我們檢查當前價格是否小于等于前一個價格,如果是,則將最大收益增加當前價格與前一個價格之間的差值。最后,我們更新最大收益,使其等于當前價格與前一個價格之間的差值加上最大收益。
本文內(nèi)容根據(jù)網(wǎng)絡資料整理,出于傳遞更多信息之目的,不代表金鑰匙跨境贊同其觀點和立場。
轉(zhuǎn)載請注明,如有侵權(quán),聯(lián)系刪除。