【LeetCode: 887. 鸡蛋掉落 + 递归 + 二分 + dp】

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🚀 算法题 🚀

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🍔 目录

    • 🚩 题目链接
    • ⛲ 题目描述
    • 🌟 求解思路&实现代码&运行结果
      • ⚡ 递归 + 二分 + dp
        • 🥦 求解思路
        • 🥦 实现代码
        • 🥦 运行结果
    • 💬 共勉

🚩 题目链接

  • 1887. 鸡蛋掉落

⛲ 题目描述

给你 k 枚相同的鸡蛋,并可以使用一栋从第 1 层到第 n 层共有 n 层楼的建筑。

已知存在楼层 f ,满足 0 <= f <= n ,任何从 高于 f 的楼层落下的鸡蛋都会碎,从 f 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。

每次操作,你可以取一枚没有碎的鸡蛋并把它从任一楼层 x 扔下(满足 1 <= x <= n)。如果鸡蛋碎了,你就不能再次使用它。如果某枚鸡蛋扔下后没有摔碎,则可以在之后的操作中 重复使用 这枚鸡蛋。

请你计算并返回要确定 f 确切的值 的 最小操作次数 是多少?

示例 1:

输入:k = 1, n = 2
输出:2
解释:
鸡蛋从 1 楼掉落。如果它碎了,肯定能得出 f = 0 。
否则,鸡蛋从 2 楼掉落。如果它碎了,肯定能得出 f = 1 。
如果它没碎,那么肯定能得出 f = 2 。
因此,在最坏的情况下我们需要移动 2 次以确定 f 是多少。
示例 2:

输入:k = 2, n = 6
输出:3
示例 3:

输入:k = 3, n = 14
输出:4

提示:

1 <= k <= 100
1 <= n <= 10^4

🌟 求解思路&实现代码&运行结果


⚡ 递归 + 二分 + dp

🥦 求解思路
  1. 题目要求确定在最坏情况下,使用 k 个鸡蛋和 n 层楼,找到鸡蛋不会摔碎的最高楼层的最小尝试次数。
  2. 动态规划:使用动态规划的思想,定义 dp[k][n] 表示 k 个鸡蛋和 n 层楼的最小尝试次数。
  3. 二分查找优化:
  • 在递归过程中,使用二分查找来优化搜索区间,减少重复计算。

  • 对于每个中间楼层 mid,计算两种情况:

    • 鸡蛋碎了:需要在 mid - 1 层楼和 k - 1 个鸡蛋中继续查找。

    • 鸡蛋没碎:需要在 n - mid 层楼和 k 个鸡蛋中继续查找。

    • 根据两种情况的结果,决定搜索区间的移动方向。

  1. 记忆化:使用 dp 数组存储已经计算过的结果,避免重复计算。
  2. 有了基本的思路,接下来我们就来通过代码来实现一下。
🥦 实现代码
class Solution {int[][] dp; // 动态规划数组public int superEggDrop(int k, int n) {dp = new int[k + 1][n + 1]; // 初始化 dp 数组for (int i = 0; i <= k; i++) {Arrays.fill(dp[i], -1); // 初始化为 -1,表示未计算}return process(k, n); // 递归求解}private int process(int k, int n) {if (dp[k][n] != -1) {return dp[k][n]; // 如果已经计算过,直接返回}if (k == 1) {return dp[k][n] = n; // 只有一个鸡蛋时,必须逐层尝试}if (n == 0) {return dp[k][n] = 0; // 楼层为 0 时,不需要尝试}int left = 0, right = n + 1; // 二分查找的左右边界int res = Integer.MAX_VALUE; // 最小尝试次数while (left + 1 < right) {int mid = (left + right) / 2; // 中间楼层int broken = process(k - 1, mid - 1); // 鸡蛋碎了的情况int notBroken = process(k, n - mid); // 鸡蛋没碎的情况if (broken > notBroken) {right = mid; // 缩小右边界res = Math.min(res, broken + 1); // 更新最小尝试次数} else {left = mid; // 缩小左边界res = Math.min(res, notBroken + 1); // 更新最小尝试次数}}return dp[k][n] = res; // 存储结果并返回}
}
🥦 运行结果

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💬 共勉

最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉!

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