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这篇文章主要介绍了Python 剪绳子的多种思路实现(动态规划和贪心),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
剑指Offer(Python多种思路实现):剪绳子
面试14题:
题目:剪绳子
题:给你一根长度为n的绳子,请把绳子剪成m段(m,n都是整数,且n>1,m>1),每段绳子的长度记为k[0],k[1],k[2],…,k[m]。请问k[0]k[1]…*k[m]可能的最大乘积是多少?例如,当绳子的长度为8时,我们把它剪成长度分别为2,3,3的三段,此时得到的最大乘积为18。
解题思路一:基于动态规划和贪婪算法。
class Solution:
def MaxProductAfterCut(self, n):
# 动态规划
if n<2:
return 0
if n==2:
return 1
if n==3:
return 2
products=[0]*(n+1)
products[0]=0
products[1]=1
products[2]=2
products[3]=3
for i in range(4,n+1):
max=0
for j in range(1,i//2+1):
product=products[j]*products[i-j]
if product>max:
max=product
products[i]=max
#print(products)
return products[n]
def MaxProductAfterCut2(self, n):
# 贪婪算法
if n < 2:
return 0
if n==2:
return 1
if n==3:
return 2
timesOf3 = n//3
if n - timesOf3*3 == 1:
timesOf3 -= 1
timesOf2 = (n - timesOf3 * 3)//2
return (3**timesOf3) * (2**timesOf2)
if __name__=="__main__":
print(Solution().MaxProductAfterCut(8))
print(Solution().MaxProductAfterCut(10))
#print(Solution().NumberOf1(0))
print(Solution().MaxProductAfterCut2(8))
print(Solution().MaxProductAfterCut2(10))
解题思路二:基于动态规划和贪婪算法。
class Solution:
# 动态规划
def maxCut(self, n):
if n<2: return 0
if n==2: return 1
if n==3: return 2
res=[0]*(n+1)
res[0], res[1], res[2], res[3]=0, 1, 2, 3
for i in range(4, n+1):
max = 0
for j in range(1, i//2+1):
temp = res[j]*res[i-j]
if temp>max:
max = temp
res[i]=max # 由下而上
return res[n]
# 贪婪算法
def cutRope(length):
if length<2: return 0
if length==2: return 1
if length==3: return 2
timesOf3 = length // 3 # 尽可能剪出3
if length-timesOf3*3 == 1: # 如果最后余1,则留一段4分成两半
timesOf3 -= 1
timesOf2 = (length-timesOf3*3) // 2
return (3**timesOf3) * (2**timesOf2)
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大学的时候选择了自学python,工作了发现吃了计算机基础不好的亏,学历不行这是没办法的事,只能后天弥补,于是在编码之外开启了自己的逆袭之路,不断的学习python核心知识,深入的研习计算机基础知识,整理好了,我放在我们的微信公众号《程序员学府》,如果你也不甘平庸,那就与我一起在编码之外,不断成长吧!
其实这里不仅有技术,更有那些技术之外的东西,比如,如何做一个精致的程序员,而不是“屌丝”,程序员本身就是高贵的一种存在啊,难道不是吗?[点击加入]
想做你自己想成为高尚人,加油!