20200615：力扣192周周赛下

题目

3. 设计浏览器历史记录
   
4. 给房子涂色Ⅲ

思路与算法

1. 第三题也是简单的书写题，注意格式即可，给出两种方式的代码实现，数组或list实现均可。
2. 第四题是一个动态规划的进阶题，这类题主要还是搞清楚转移方程即可，没太多说的地方，见代码就好。

代码实现

3. 设计浏览器历史记录

package com.immunize.leetcode.week192;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 31. 设计浏览器历史记录
 * 
 * 本题仔细一读要求就是一个简单的list实现或者数组实现,给上双指针,注意书写即可.
 * 
 * 使用list实现
 * 
 * @author Mr IMMUNIZE
 *
 */
public class BrowserHistory {
	// 初始化浏览记录list和指针
	List<String> list;
	// 双指针
	int cur = -1;
	int end = -1;

	/*
	 * 要求：BrowserHistory(string homepage) ，用 homepage 初始化浏览器类。
	 */
	// 带参数构造器注意没有返回值，直接调用vist函数
	public BrowserHistory(String homepage) {
		list = new ArrayList<>();
		visit(homepage);
	}

	/*
	 * void visit(string url) 从当前页跳转访问 url 对应的页面 。执行此操作会把浏览历史前进的记录全部删除。
	 */
	// visit函数注意索引地址的设置
	public void visit(String url) {

		cur++;
		// 如果访问一个没访问过的网址，则直接添加到list即可
		if (list.size() <= cur) {
			list.add(url);
		} else {
			// 访问过的话直接将当前指针的位置索引给到url。
			list.set(cur, url);
		}
		// 记得尾指针始终指向当前cur。
		end = cur;
	}

	/*
	 * 在浏览历史中后退 steps 步。如果你只能在浏览历史中后退至多 x 步且 steps > x ，那么你只后退 x 步。 请返回后退 至多
	 * steps 步以后的 url 。
	 */

	// back和forward只是简单的判断索引的位置并找到即可
	public String back(int steps) {
		cur = cur - steps < 0 ? 0 : cur - steps;
		return list.get(cur);
	}

	/*
	 * 在浏览历史中前进 steps 步。如果你只能在浏览历史中前进至多 x 步且 steps > x ，那么你只前进 x 步。
	 * 请返回前进 至多 steps步以后的 url 。
	 */
	public String forward(int steps) {
		cur = cur + steps > end ? end : cur + steps;
		return list.get(cur);
	}
}

/**
 * Your BrowserHistory object will be instantiated and called as such:
 * BrowserHistory obj = new BrowserHistory(homepage); obj.visit(url); String
 * param_2 = obj.back(steps); String param_3 = obj.forward(steps);
 */

package com.immunize.leetcode.week192;

/**
 * 32. 设计浏览器历史记录
 * 
 * 本题仔细一读要求就是一个简单的list实现或者数组实现,给上双指针,注意书写即可.
 * 
 * 使用数组实现
 * 
 * @author Mr IMMUNIZE
 *
 */
public class BrowserHistory2 {
	// 初始化浏览记录数组
	String[] arr;
	// 双指针
	int cur = -1;
	int end = -1;

	/*
	 * 要求：BrowserHistory(string homepage) ，用 homepage 初始化浏览器类。
	 */
	// 带参数构造器注意没有返回值，直接调用vist函数
	public BrowserHistory2(String homepage) {
		arr = new String[5000];
		visit(homepage);
	}

	/*
	 * void visit(string url) 从当前页跳转访问 url 对应的页面 。执行此操作会把浏览历史前进的记录全部删除。
	 */
	// visit函数注意索引地址的设置
	public void visit(String url) {
		cur++;
		arr[cur] = url;
		// 记得尾指针始终指向当前cur。
		end = cur;
	}

	/*
	 * 在浏览历史中后退 steps 步。如果你只能在浏览历史中后退至多 x 步且 steps > x ，那么你只后退 x 步。 请返回后退 至多
	 * steps 步以后的 url 。
	 */

	// back和forward只是简单的判断索引的位置并找到即可
	public String back(int steps) {
		cur = cur - steps < 0 ? 0 : cur - steps;
		return arr[cur];
	}

	/*
	 * 在浏览历史中前进 steps 步。如果你只能在浏览历史中前进至多 x 步且 steps > x ，那么你只前进 x 步。
	 * 请返回前进 至多 steps步以后的 url 。
	 */
	public String forward(int steps) {
		cur = cur + steps > end ? end : cur + steps;
		return arr[cur];
	}
}

/**
 * Your BrowserHistory object will be instantiated and called as such:
 * BrowserHistory obj = new BrowserHistory(homepage); obj.visit(url); String
 * param_2 = obj.back(steps); String param_3 = obj.forward(steps);
 */

4. 给房子涂色Ⅲ

package com.immunize.leetcode.week192;

/**
 * 
 * @author Mr IMMUNIZE
 *
 */
public class Solution4 {
	public int minCost(int[] houses, int[][] cost, int m, int n, int target) {
		final int max = Integer.MAX_VALUE;

		int[][][] dp = new int[m + 1][target + 1][n + 1];
		for (int i = 0; i < m + 1; i++) {
			for (int j = 0; j < target + 1; j++) {
				for (int k = 0; k < n + 1; k++) {
					dp[i][j][k] = max;
				}
			}
		}
		if (houses[0] > 0) {
			dp[0][1][houses[0]] = 0;
		} else {
			for (int i = 1; i <= n; i++) {
				dp[0][1][i] = cost[0][i - 1];
			}
		}
		for (int i = 1; i < m; i++) {
			for (int j = 1; j <= target; j++) {
				if (houses[i] > 0) {
					int temp = houses[i];
					for (int k = 1; k <= n; k++) {
						if (temp == k) {
							dp[i][j][temp] = Math.min(dp[i][j][temp], dp[i - 1][j][k]);
						} else {
							dp[i][j][temp] = Math.min(dp[i][j][temp], dp[i - 1][j - 1][k]);
						}
					}
				} else {
					for (int k = 1; k <= n; k++) {
						for (int s = 1; s <= n; s++) {
							if (k == s) {
								dp[i][j][k] = Math.min(dp[i][j][k], dp[i - 1][j][s] + cost[i][k - 1]);
							} else {
								dp[i][j][k] = Math.min(dp[i][j][k], dp[i - 1][j - 1][s] + cost[i][k - 1]);
							}
						}
					}

				}
			}
		}
		int res = max;
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			res = Math.min(res, dp[m - 1][target][i]);
		}
		if (res == max)
			return -1;
		return res;

	}
}

复杂度分析

1. 第四题dp题的复杂度为O(MNP),分别为三维数组的三个维度

写在最后

1. 考研事宜尘埃落定，以后为硬件方向，但是希望这个刷题的过程能始终伴随着我自己的成长，诸君共勉！