题目

一个有名的按摩师会收到源源不断的预约请求,每个预约都可以选择接或不接。在每次预约服务之间要有休息时间,因此她不能接受相邻的预约。给定一个预约请求序列,替按摩师找到最优的预约集合(总预约时间最长),返回总的分钟数。

示例1:

输入: [1,2,3,1]
输出: 4
解释: 选择 1 号预约和 3 号预约,总时长 = 1 + 3 = 4。

示例2:

输入: [2,7,9,3,1]
输出: 12
解释: 选择 1 号预约、 3 号预约和 5 号预约,总时长 = 2 + 9 + 1 = 12。

示例3:

输入: [2,1,4,5,3,1,1,3]
输出: 12
解释: 选择 1 号预约、 3 号预约、 5 号预约和 8 号预约,总时长 = 2 + 4 + 3 + 3 = 12。

解题思路

根据题意,我们可以使用动态规划的方法来解答此题。

首先确定 dp 数组的含义:

dp[i][0] 表示:区间 [0..i] 里接受预约请求,并且下标为 i 的这一天不接受预约的最大时长; dp[i][1] 表示:区间 [0..i] 里接受预约请求,并且下标为 i 的这一天接受预约的最大时长。

第二步,确定动态转移方程,由于按摩师不能连续接活,于是我们需要对预约进行分类讨论:

今天不接受预约:假如昨天按摩师不接受预约,或者是昨天接受了预约,那么取二者最大值,即:dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1]); 今天接受预约:需要从昨天不接受预约转移而来,加上今天的时常,即:dp[i][1] = dp[i - 1][0] + nums[i]。

第三步初始化 dp 数组:如果第一天不接受预约,那么 dp[0][0] = 0, 如果第一天接受预约 dp[0][1] = nums[0];

代码实现

class Solution {
public int massage(int[] nums) {
int len = nums.length;
if(len == 0){
return 0;
}

if(len == 1){
return nums[0];
}

int[][] dp = new int[len][2];
dp[0][0] = 0;
dp[0][1] = nums[0];

for(int i = 1; i < len; i++){
dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]);
dp[i][1] = dp[i-1][0] + nums[i];
}

return Math.max(dp[len-1][0], dp[len-1][1]);
}
}

最后

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 为预约的个数。
  • 空间复杂度:O(1),只需要常数的空间存放若干变量。

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