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true |
中等 |
1779 |
第 305 场周赛 Q3 |
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给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums
,你必须将数组划分为一个或多个 连续 子数组。
如果获得的这些子数组中每个都能满足下述条件 之一 ,则可以称其为数组的一种 有效 划分:
- 子数组 恰 由
2
个相等元素组成,例如,子数组[2,2]
。 - 子数组 恰 由
3
个相等元素组成,例如,子数组[4,4,4]
。 - 子数组 恰 由
3
个连续递增元素组成,并且相邻元素之间的差值为1
。例如,子数组[3,4,5]
,但是子数组[1,3,5]
不符合要求。
如果数组 至少 存在一种有效划分,返回 true
,否则,返回 false
。
示例 1:
输入:nums = [4,4,4,5,6] 输出:true 解释:数组可以划分成子数组 [4,4] 和 [4,5,6] 。 这是一种有效划分,所以返回 true 。
示例 2:
输入:nums = [1,1,1,2] 输出:false 解释:该数组不存在有效划分。
提示:
2 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 106
我们设计一个函数
函数
- 如果
$i \ge n$ ,返回$true$ 。 - 如果
$i$ 和$i+1$ 下标的元素相等,那么可以选择将$i$ 和$i+1$ 作为一个子数组,递归调用$dfs(i+2)$ 。 - 如果
$i$ ,$i+1$ 和$i+2$ 下标的元素相等,那么可以选择将$i$ ,$i+1$ 和$i+2$ 作为一个子数组,递归调用$dfs(i+3)$ 。 - 如果
$i$ ,$i+1$ 和$i+2$ 下标的元素依次递增$1$ ,那么可以选择将$i$ ,$i+1$ 和$i+2$ 作为一个子数组,递归调用$dfs(i+3)$ 。 - 如果上述情况都不满足,返回
$false$ ,否则返回$true$ 。
即:
为了避免重复计算,我们使用记忆化搜索的方法。
时间复杂度
class Solution:
def validPartition(self, nums: List[int]) -> bool:
@cache
def dfs(i: int) -> bool:
if i >= n:
return True
a = i + 1 < n and nums[i] == nums[i + 1]
b = i + 2 < n and nums[i] == nums[i + 1] == nums[i + 2]
c = (
i + 2 < n
and nums[i + 1] - nums[i] == 1
and nums[i + 2] - nums[i + 1] == 1
)
return (a and dfs(i + 2)) or ((b or c) and dfs(i + 3))
n = len(nums)
return dfs(0)
class Solution {
private int n;
private int[] nums;
private Boolean[] f;
public boolean validPartition(int[] nums) {
n = nums.length;
this.nums = nums;
f = new Boolean[n];
return dfs(0);
}
private boolean dfs(int i) {
if (i >= n) {
return true;
}
if (f[i] != null) {
return f[i];
}
boolean a = i + 1 < n && nums[i] == nums[i + 1];
boolean b = i + 2 < n && nums[i] == nums[i + 1] && nums[i + 1] == nums[i + 2];
boolean c = i + 2 < n && nums[i + 1] - nums[i] == 1 && nums[i + 2] - nums[i + 1] == 1;
return f[i] = ((a && dfs(i + 2)) || ((b || c) && dfs(i + 3)));
}
}
class Solution {
public:
bool validPartition(vector<int>& nums) {
n = nums.size();
this->nums = nums;
f.assign(n, -1);
return dfs(0);
}
private:
int n;
vector<int> f;
vector<int> nums;
bool dfs(int i) {
if (i >= n) {
return true;
}
if (f[i] != -1) {
return f[i] == 1;
}
bool a = i + 1 < n && nums[i] == nums[i + 1];
bool b = i + 2 < n && nums[i] == nums[i + 1] && nums[i + 1] == nums[i + 2];
bool c = i + 2 < n && nums[i + 1] - nums[i] == 1 && nums[i + 2] - nums[i + 1] == 1;
f[i] = ((a && dfs(i + 2)) || ((b || c) && dfs(i + 3))) ? 1 : 0;
return f[i] == 1;
}
};
func validPartition(nums []int) bool {
n := len(nums)
f := make([]int, n)
for i := range f {
f[i] = -1
}
var dfs func(int) bool
dfs = func(i int) bool {
if i == n {
return true
}
if f[i] != -1 {
return f[i] == 1
}
a := i+1 < n && nums[i] == nums[i+1]
b := i+2 < n && nums[i] == nums[i+1] && nums[i+1] == nums[i+2]
c := i+2 < n && nums[i+1]-nums[i] == 1 && nums[i+2]-nums[i+1] == 1
f[i] = 0
if a && dfs(i+2) || b && dfs(i+3) || c && dfs(i+3) {
f[i] = 1
}
return f[i] == 1
}
return dfs(0)
}
function validPartition(nums: number[]): boolean {
const n = nums.length;
const f: number[] = Array(n).fill(-1);
const dfs = (i: number): boolean => {
if (i >= n) {
return true;
}
if (f[i] !== -1) {
return f[i] === 1;
}
const a = i + 1 < n && nums[i] == nums[i + 1];
const b = i + 2 < n && nums[i] == nums[i + 1] && nums[i + 1] == nums[i + 2];
const c = i + 2 < n && nums[i + 1] - nums[i] == 1 && nums[i + 2] - nums[i + 1] == 1;
f[i] = (a && dfs(i + 2)) || ((b || c) && dfs(i + 3)) ? 1 : 0;
return f[i] == 1;
};
return dfs(0);
}
我们可以将方法一中的记忆化搜索转换为动态规划。
设
状态转移方程如下:
时间复杂度
class Solution:
def validPartition(self, nums: List[int]) -> bool:
n = len(nums)
f = [True] + [False] * n
for i, x in enumerate(nums, 1):
a = i - 2 >= 0 and nums[i - 2] == x
b = i - 3 >= 0 and nums[i - 3] == nums[i - 2] == x
c = i - 3 >= 0 and x - nums[i - 2] == 1 and nums[i - 2] - nums[i - 3] == 1
f[i] = (a and f[i - 2]) or ((b or c) and f[i - 3])
return f[n]
class Solution {
public boolean validPartition(int[] nums) {
int n = nums.length;
boolean[] f = new boolean[n + 1];
f[0] = true;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
boolean a = i - 2 >= 0 && nums[i - 1] == nums[i - 2];
boolean b = i - 3 >= 0 && nums[i - 1] == nums[i - 2] && nums[i - 2] == nums[i - 3];
boolean c
= i - 3 >= 0 && nums[i - 1] - nums[i - 2] == 1 && nums[i - 2] - nums[i - 3] == 1;
f[i] = (a && f[i - 2]) || ((b || c) && f[i - 3]);
}
return f[n];
}
}
class Solution {
public:
bool validPartition(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<bool> f(n + 1);
f[0] = true;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
bool a = i - 2 >= 0 && nums[i - 1] == nums[i - 2];
bool b = i - 3 >= 0 && nums[i - 1] == nums[i - 2] && nums[i - 2] == nums[i - 3];
bool c = i - 3 >= 0 && nums[i - 1] - nums[i - 2] == 1 && nums[i - 2] - nums[i - 3] == 1;
f[i] = (a && f[i - 2]) || ((b || c) && f[i - 3]);
}
return f[n];
}
};
func validPartition(nums []int) bool {
n := len(nums)
f := make([]bool, n+1)
f[0] = true
for i := 1; i <= n; i++ {
x := nums[i-1]
a := i-2 >= 0 && nums[i-2] == x
b := i-3 >= 0 && nums[i-3] == nums[i-2] && nums[i-2] == x
c := i-3 >= 0 && x-nums[i-2] == 1 && nums[i-2]-nums[i-3] == 1
f[i] = (a && f[i-2]) || ((b || c) && f[i-3])
}
return f[n]
}
function validPartition(nums: number[]): boolean {
const n = nums.length;
const f: boolean[] = Array(n + 1).fill(false);
f[0] = true;
for (let i = 1; i <= n; ++i) {
const a = i - 2 >= 0 && nums[i - 1] === nums[i - 2];
const b = i - 3 >= 0 && nums[i - 1] === nums[i - 2] && nums[i - 2] === nums[i - 3];
const c = i - 3 >= 0 && nums[i - 1] - nums[i - 2] === 1 && nums[i - 2] - nums[i - 3] === 1;
f[i] = (a && f[i - 2]) || ((b || c) && f[i - 3]);
}
return f[n];
}