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    【动态规划】【C++算法】801. 使序列递增的最小交换次数

    首页 知识中心 软件开发 文章详情页

    【动态规划】【C++算法】801. 使序列递增的最小交换次数

    2025-02-27 09:33:30 阅读次数:11

    int,min,nums1,nums2,pre,vector,交换

    作者推荐

    【动态规划】【广度优先搜索】【状态压缩】847 访问所有节点的最短路径

    本文涉及知识点

    动态规划汇总
    数组

    LeetCode801使序列递增的最小交换次数

    我们有两个长度相等且不为空的整型数组 nums1 和 nums2 。在一次操作中,我们可以交换 nums1[i] 和 nums2[i]的元素。
    例如,如果 nums1 = [1,2,3,8] , nums2 =[5,6,7,4] ,你可以交换 i = 3 处的元素,得到 nums1 =[1,2,3,4] 和 nums2 =[5,6,7,8] 。
    返回 使 nums1 和 nums2 严格递增 所需操作的最小次数 。
    数组 arr 严格递增 且 arr[0] < arr[1] < arr[2] < … < arr[arr.length - 1] 。
    注意:
    用例保证可以实现操作。
    示例 1:
    输入: nums1 = [1,3,5,4], nums2 = [1,2,3,7]
    输出: 1
    解释:
    交换 A[3] 和 B[3] 后,两个数组如下:
    A = [1, 3, 5, 7] , B = [1, 2, 3, 4]
    两个数组均为严格递增的。
    示例 2:
    输入: nums1 = [0,3,5,8,9], nums2 = [2,1,4,6,9]
    输出: 1
    提示:
    2 <= nums1.length <= 105
    nums2.length == nums1.length
    0 <= nums1[i], nums2[i] <= 2 * 105

    动态规划

    动态规划的状态

       
    vPre vPre[0]前i个元素,最后一个元素没交换的最小交换次数。vPre[1] 最后一个元素交换的最小交换次数。
    dp 前i+1个元素的最小交换次数。
    vPreNum {nums1[i-1],nums2[i-1]}

    动态规划的转移方程

    前一个元素有两种情况:交换 不交换
    当前元素也有两种情况:交换 不交换
    共4种情况:如果两个元素都大于前面的元素,则可以转移。

    动态规划的填表顺序

    下标从小到大枚举nums1和nums2,时间复杂度😮(n)

    动态规划的初始状态

    vector vPre = { 0,0 };
    vector vPreNum = { -1,-1 };

    动态规划的返回值

    min(vPre[0], vPre[1]);

    代码

    核心代码

    class Solution {
    public:
    	int minSwap(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    		vector<int> vPre = { 0,0 };	
    		vector<int> vPreNum = { -1,-1 };
    		for (int i = 0; i < nums1.size(); i++)
    		{
    			vector<int> dp(2, nums1.size());
    			for (int iPre = 0; iPre <= 1; iPre++)
    			{				
    				//当前下标不交换
    				if ((nums1[i] > vPreNum[iPre]) && (nums2[i] > vPreNum[(iPre + 1) % 2]))
    				{
    					dp[0] = min(dp[0], vPre[iPre]);
    				}
    				//当前下标交换
    				if ((nums2[i] > vPreNum[iPre]) && (nums1[i] > vPreNum[(iPre + 1) % 2]))
    				{
    					dp[1] = min(dp[1], vPre[iPre]+1);
    				}
    			}
    			vPre.swap(dp);
    			vPreNum = { nums1[i],nums2[i] };
    		}
    		return min(vPre[0], vPre[1]);
    	}
    };
    

    测试用例

    template<class T>
    void Assert(const T& t1, const T& t2)
    {
    	assert(t1 == t2);
    }
    
    template<class T>
    void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
    {
    	if (v1.size() != v2.size())
    	{
    		assert(false);
    		return;
    	}
    	for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
    	{
    		Assert(v1[i], v2[i]);
    	}
    
    }
    
    int main()
    {
    	vector<int> nums1,  nums2;
    	{
    		Solution sln;
    		nums1 = { 0, 3, 5, 8, 9 }, nums2 = { 2, 1, 4, 6, 9 };
    		auto res = sln.minSwap(nums1, nums2);
    		Assert(1, res);
    	}
    	{
    		Solution sln;
    		nums1 = { 1, 3, 5, 4 }, nums2 = { 1, 2, 3, 7 };
    		auto res = sln.minSwap(nums1, nums2);
    		Assert(1, res);
    	} 
    	
    	
    }
    

    小技巧

    iPre取值0或1时 iPre ^ 1 可以代替(iPre + 1) % 2

    2023年1月

    class Solution {
    public:
    int minSwap(vector& nums1, vector& nums2) {
    vector pre(2);
    if (nums1[0] >= nums2[0])
    {
    pre[0] = 0;
    }
    else
    {
    pre[0] = 1;
    }
    if (nums2[0] >= nums1[0])
    {
    pre[1] = 0;
    }
    else
    {
    pre[1] = 1;
    }
    for (int i = 1; i < nums1.size(); i++)
    {
    vector dp(2, INT_MAX);
    const int iMaxPre = max(nums1[i - 1], nums2[i - 1]);
    if (nums1[i] >= nums2[i])
    {
    dp[0] = pre[0];
    if (nums2[i] > iMaxPre)
    {
    dp[0] = min(dp[0], pre[1]);
    }
    }
    else
    {
    dp[0] = 1 + pre[0];
    if (nums1[i] > iMaxPre)
    {
    dp[0] = min(dp[0], pre[1]+1 );
    }
    }
    if (nums2[i] >= nums1[i])
    {
    dp[1] = pre[1];
    if (nums1[i] > iMaxPre)
    {
    dp[1] = min(dp[1], pre[0]);
    }
    }
    else
    {
    dp[1] = pre[1] + 1;
    if (nums2[i] > iMaxPre)
    {
    dp[1] = min(dp[1], pre[0] + 1);
    }
    }
    pre.swap(dp);
    }
    return *std::min_element(pre.begin(), pre.end());
    }
    };

    2023年6月版

    class Solution {
    public:
    int minSwap(vector& nums1, vector& nums2) {
    vector pre(2);//确保nums1[i-1]小于nums2[i-1] ,且nums1,nums2前i个元素符号条件需要变换次数
    if (nums1[0] < nums2[0])
    {
    pre[1] = 1;
    }
    else
    {
    pre[0] = 1;
    }
    for (int i = 1; i < nums1.size(); i++)
    {
    int iPreMin = min(nums1[i - 1], nums2[i - 1]);
    int iPreMax = max(nums1[i - 1], nums2[i - 1]);
    vector dp(2);
    bool bMinMorePreMax = min(nums1[i], nums2[i]) > iPreMax;
    bool bNums1Min = nums1[i] <= nums2[i];
    if (bNums1Min)
    {
    dp[0] = pre[0];
    dp[1] = pre[1]+1;
    if (bMinMorePreMax)
    {
    dp[0] = min(dp[0], pre[1]);
    dp[1] = min(dp[1], pre[0] + 1) ;
    }
    }
    else
    {
    dp[1] = pre[1];
    dp[0] = pre[0] + 1;
    if (bMinMorePreMax)
    {
    dp[1] = min(dp[1], pre[0]);
    dp[0] = min(dp[0], pre[1] + 1);
    }
    }
    pre.swap(dp);
    }
    return min(pre[0], pre[1]);
    }
    };

    版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/he_zhidan/article/details/135632050,作者:闻缺陷则喜何志丹,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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