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法學Python程式：求使列表嚴格遞增所需的最少操作次數
假設我們有兩個相同長度的數字列表A和B。現在考慮我們可以執行一個操作，交換A[i]和B[i]的值。我們需要找到使兩個列表都嚴格遞增所需的操作次數。
例如，如果輸入是A = [2, 8, 7, 10] B = [2, 4, 9, 10]，則輸出為1，因為我們可以交換A中的7和B中的9。然後列表將變為A = [2, 8, 9, 10]和B = [2, 4, 7, 10]，它們都是嚴格遞增的列表。
為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟：
- 定義一個函式dp()。它將接收i和prev_swapped作為引數。
- 如果A的長度等於i，則
- 返回0
- 否則，如果i等於0，則
- 返回dp(i + 1, False)和1 + dp(i + 1, True)中的最小值
- 否則，
- prev_A := A[i - 1]
- prev_B := B[i - 1]
- 如果prev_swapped為True，則
- 交換prev_A和prev_B
- 如果A[i] <= prev_A或B[i] <= prev_B，則
- 返回1 + dp(i + 1, True)
- 否則，
- ans := dp(i + 1, False)
- 如果A[i] > prev_B且B[i] > prev_A，則
- ans := ans和1 + dp(i + 1, True)中的最小值
- 返回ans
- 在主方法中呼叫函式dp(0, False)並將其返回值作為結果返回。
讓我們看下面的實現來更好地理解。
示例程式碼
class Solution: def solve(self, A, B): def dp(i=0, prev_swapped=False): if len(A) == i: return 0 elif i == 0: return min(dp(i + 1), 1 + dp(i + 1, True)) else: prev_A = A[i - 1] prev_B = B[i - 1] if prev_swapped: prev_A, prev_B = prev_B, prev_A if A[i] <= prev_A or B[i] <= prev_B: return 1 + dp(i + 1, True) else: ans = dp(i + 1) if A[i] > prev_B and B[i] > prev_A: ans = min(ans, 1 + dp(i + 1, True)) return ans return dp() ob = Solution() A = [2, 8, 7, 10] B = [2, 4, 9, 10] print(ob.solve(A, B))
輸入
[2, 8, 7, 10], [2, 4, 9, 10]
輸出
1
更新於：2020年11月25日
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