📅  最后修改于: 2023-12-03 15:28:37.135000             🧑  作者: Mango
这是一道GATE 1997年的计算机科学考题,涉及到编程算法的基本概念和时间复杂度分析。
有N扇门依次放置在一条长直通道上,其中第i扇门的长度为Li。一位小偷希望从通道的左侧进入,并从通道的右侧离开。他身上带了一个长度为M的物品,因此只有在遇到长度不小于M的门时,他才能从门下通过。小偷不能搬运门或其他物品,但他可以拖动门,将一扇门从其左侧拖到其右侧(将门从右侧拖到左侧同理)
请编写一个有效的算法,计算小偷离开通道时,最小需要拖动几扇门。
一个显而易见的暴力求解方法是:从左到右枚举小偷的起始位置,然后枚举他能够到达的所有门,从中选取第一个长度不小于M的门,然后继续重复这个过程,直到到达右侧边界。具体代码实现如下:
def min_doors(n, L, M):
# initilize answer and position of the thief
ans = 0
thief_pos = 0
while thief_pos < n:
# look for the next door the thief can pass
next_door = thief_pos
while next_door < n and L[next_door] < M:
next_door += 1
# if a suitable door is found, move the thief to the other side
if next_door < n:
ans += 1
thief_pos = n - 1 - next_door
else:
return -1 # thief can't exit
return ans
该算法的时间复杂度为O(N^2),因为在每个起始位置需要扫描所有门,每次找到一个更新最优序列需要线性时间。
这个问题可以使用非常简单的动态规划算法来解决。使用一个数组dp[],其中dp[i]表示从小偷到达第i扇门时需要拖动最小数量的门。dp数组的初始化值为无穷大,即dp[i] = INF。同时,将dp[0]初始化为0,因为小偷起始位置为0不需要拖动任何门。
现在考虑dp数组的递推关系。假设我们已经计算了dp[i],现在需要计算dp[i+1]的值。存在两种情况:
整个算法的伪代码如下:
def min_doors(n, L, M):
INF = 10**9
dp = [INF] * (n+1)
dp[0] = 0
for i in range(n):
if L[i] >= M:
# if the thief can pass the i-th door, set dp[i+1] = dp[i]
dp[i+1] = dp[i]
else:
for j in range(i+1):
# find the last door the thief can pass before i-th door
if L[j] >= M:
dp[i+1] = min(dp[i+1], dp[j] + 1 + dp[n-i-2])
return dp[n] if dp[n] < INF else -1
该算法的时间复杂度为O(N^2),其中最耗时的循环是找到大于M长度的门的循环,它需要执行N*sqrt(N)次,因此总的时间复杂度为O(N^1.5)。在实际应用中,该算法可以被优化为O(N)的时间复杂度,方法是使用两个辅助数组L2R和R2L,其中L2R[i]表示从第i扇门往右能够到达的最近的大于M长度的门的下标,R2L[i]表示从第i扇门往左能够到达的最近的大于M长度的门的下标。这两个辅助数组可以用O(N)时间预处理,然后在DP的过程中不用再执行N次sqrt(N)的循环来查找大于M长度的门。