Skip to content

Navigation Menu

Sign in
Appearance settings

Search code, repositories, users, issues, pull requests...

Provide feedback

We read every piece of feedback, and take your input very seriously.

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly
Sign up
Appearance settings

Commit 75207ee

Browse files
Create Readme.md
1 parent a5640e8 commit 75207ee

File tree

1 file changed

+11
-0
lines changed
  • Greedy/3413.Maximum-Coins-From-K-Consecutive-Bags

1 file changed

+11
-0
lines changed
Lines changed: 11 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,11 @@
1+
### 3413.Maximum-Coins-From-K-Consecutive-Bags
2+
3+
此题和2271.Maximum-White-Tiles-Covered-by-a-Carpet的思路类似。
4+
5+
对于长度为k的跨度,如果其一个端点没有落在任何区间,那么显然是不划算的。我们必然有更优的策略:平移这段跨度直至一端接触到某个区间的边缘,这样可以在另一端覆盖到更多的有效区域得到更大的价值。注意"某个区间的端点"可以是左端点,也可以是右端点。
6+
7+
再考虑,对于长度为k的跨度,如果其两个端点分别都落在了区间A和区间B内,那么同样也是不划算的。只要区间A和B的价值密度不一样,那么我们必然能找到更优的解,即朝价值密度更高的那个方向平移即可。平移的最终结果是:完全离开价值密度低的区间(如果另一端依然在价值密度高的区间的话),或者触碰到价值密度高的区间的边缘。
8+
9+
所以上述的结论就是,最优解的情况,必然发生在所选跨度恰好触碰在某个区间边缘的时候。所以我们分两种情况。首先,从左往右遍历每个区间的左边缘,当做是所选跨度k的左边界,然后可以确定右边界的位置,这样就计算总价值;随着对左边界的挨个尝试,右边界也是单调移动的。所以这是一个典型的双指针。然后,反过来,从右往左遍历每个区间的右边缘,当做是所选跨度的右边界,然后可以确定左边界的位置,这样就计算总价值;随着对右边界的挨个尝试,左边界也是单调移动的。
10+
11+
对于第二次遍历,我们可以重复利用第一次遍历的函数。只要将每个区间的左右端点完全颠倒即可。即原区间范围是[a,b],那么我们构造一个新的区间范围[-b,-a]。这样我们依然可以重复利用从左往右遍历的代码,本质上实现了从右往左的遍历。

0 commit comments

Comments
(0)

AltStyle によって変換されたページ (->オリジナル) /