iT邦幫忙

2021 iThome 鐵人賽

DAY 23
0
自我挑戰組

FRIENDS系列 第 23

Day 23: 174. Dungeon Game

  • 分享至 

  • twitterImage
  •  

Day 23: 174. Dungeon Game

Tag:每月挑戰(2021.10.02)

Source:

https://leetcode.com/problems/dungeon-game/

1.題意:

故事:

王子救公主,過程中會經過打鬥(扣血HP--),或是補能量(HP++)。
王子從最左上移動到最右下(公主位),條件是不管在哪一格血量最少為1

2.思路:

作法:

從(0,0)位置開始,有向右的路,有向下的路,
可以往右走,也就是先考慮(0,0)右邊那一格一開始最少需多少HP;
也可以往左走,也就是先考慮(0,0)左邊那一格一開始最少需多少HP;
知道往右往下的最小HP後,選擇較少的那一個方向+原先那個位置(ex:0,0)的
HP(right/down-dungeon[x][y])。

Example:

[-5 -3]
[ 0  0]
往右走需4: 4-3=1
往下走需1: 1-0=1
考慮原本出發點(0,0),選往下走的1-(-5)=6
但是... 還有其他Case需考慮

再改寫HP(right/down-dungeon[x][y]) for all cases!

[5,-3]
[0, 0]
如果套入 (right/down)-dungeon[x][y],則
1-5 = (-4) # 補血過頭
因此 那一格(0,0)最少血量數為1,改寫為
max(1,(right/down)-dungeon[x][y]) = max(1,(-4)) = 1

也同時適用於

[1,-3]
[0, 0]
1-1 = 0
如果一開始血量為0,則HP不夠,所以依舊套用 max(1,(right/down)-dungeon[x][y])

再來就是考慮邊界條件

  1. 最右下那一格
  • Case1: 1-dugeon[x][y]

    [-1] #1-(-1)=2
    
  • Case2: max(1,1-dugeon[x][y])

    [1] #1-1=0
    
  1. 走到最右邊,只能往下走

    • 同max(1,(right/down)-dungeon[x][y])概念
      • 但由其下面的那一格推來,所以x+1,y-dungeon[x][y]
  2. 走到最下面,只能往右走

    • 同max(1,(right/down)-dungeon[x][y])概念
      • 但由其右邊的那一格推來,所以x,y+1-dungeon[x][y]

註解幫助理解程式(作法<->Code)

to be continue ... 

過程: recursive -> recursive+cache(不重複計算) -> iterative(再加快)

What happened to recursive?
  • Why need more time??

3.程式碼:

v1-TLE(recursive without cache)

def calculateMinimumHP(dungeon,x,y):
    m = len(dungeon) # row 
    n = len(dungeon[0]) # col
    if x == (m-1) and y == (n-1):
        return max(1,1-dungeon[x][y])
    if x == (m-1):
        return max(1,calculateMinimumHP(dungeon,x,y+1)-dungeon[x][y])
    if y == (n-1):
        return max(1,calculateMinimumHP(dungeon,x+1,y)-dungeon[x][y])
    # 計算從(0,0)右邊那一格一開始的最小血量
    right = calculateMinimumHP(dungeon,x+1,y)
    down  = calculateMinimumHP(dungeon,x,y+1)
    if right < down:
        return max(1,right-dungeon[x][y])
    else:
        return max(1,down-dungeon[x][y])
    
class Solution:
    def calculateMinimumHP(self, dungeon: List[List[int]]) -> int:
        return calculateMinimumHP(dungeon,0,0)

v2-(recursive with cache)

def calculateMinimumHP(dungeon,x,y,cache):
    m = len(dungeon) # row 
    n = len(dungeon[0]) # col
    if x == (m-1) and y == (n-1):
        return max(1,1-dungeon[x][y])
    if x == (m-1):
        return max(1,calculateMinimumHP(dungeon,x,y+1,cache)-dungeon[x][y])
    if y == (n-1):
        return max(1,calculateMinimumHP(dungeon,x+1,y,cache)-dungeon[x][y])
    # 計算從(0,0)右邊那一格一開始的最小血量
    if (x,y) in cache:
        return cache[x,y]
    
    right = calculateMinimumHP(dungeon,x+1,y,cache)
    down  = calculateMinimumHP(dungeon,x,y+1,cache)
    if right < down:
        cache[x,y] = max(1,right-dungeon[x][y])
    else:
        cache[x,y] = max(1,down-dungeon[x][y])
    return cache[x,y]
class Solution:
    def calculateMinimumHP(self, dungeon: List[List[int]]) -> int:
        return calculateMinimumHP(dungeon,0,0,{})

v3-iterative

def calculateMinimumHP(dungeon):
    m = len(dungeon) # row 
    n = len(dungeon[0]) # col
    cache = {}
    for x in reversed(range(0,m)):
        for y in reversed(range(0,n)):
            
            if x == (m-1) and y == (n-1):
                cache[x,y] = max(1,1-dungeon[x][y])
            elif x == (m-1):
                cache[x,y] = max(1,cache[x,y+1]-dungeon[x][y]) # 碰最後一列,所以只能右移
            elif y== (n-1):
                cache[x,y] = max(1,cache[x+1,y]-dungeon[x][y]) # 碰最後一行,所以只能下移
            else:
                right = cache[x+1,y]
                down  = cache[x,y+1]
                if right < down:
                    cache[x,y] = max(1,right-dungeon[x][y])
                else:
                    cache[x,y] = max(1,down-dungeon[x][y])
    return cache[0,0]
class Solution:
    def calculateMinimumHP(self, dungeon: List[List[int]]) -> int:
        return calculateMinimumHP(dungeon)

PS: reversed(range(0,m)), reversed(range(0,n))

  • reversed(range(0,m)): m-1~0
  • reversed(range(0,n)): n-1~0

Result:



Level:Hard

參考

https://youtu.be/--2fhxZcWPo


上一篇
Day 22: Informix(3)
下一篇
Day 24: Lab-Distributed Machine Learning with Google Cloud ML
系列文
FRIENDS30
圖片
  直播研討會
圖片
{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言