Given an array A (index starts at 1) consisting of N integers: A1, A2, …, AN and an integer B. The integer Bdenotes that from any place (suppose the index is i) in the array A, you can jump to any one of the place in the array A indexed i+1, i+2, …, i+B if this place can be jumped to. Also, if you step on the index i, you have to pay Ai coins. If Ai is -1, it means you can’t jump to the place indexed i in the array.
Now, you start from the place indexed 1 in the array A, and your aim is to reach the place indexed N using the minimum coins. You need to return the path of indexes (starting from 1 to N) in the array you should take to get to the place indexed N using minimum coins.
If there are multiple paths with the same cost, return the lexicographically smallest such path.
If it’s not possible to reach the place indexed N then you need to return an empty array.
Example 1:
Input: [1,2,4,-1,2], 2 Output: [1,3,5]
Example 2:
Input: [1,2,4,-1,2], 1 Output: []
Note:
- Path Pa1, Pa2, …, Pan is lexicographically smaller than Pb1, Pb2, …, Pbm, if and only if at the first
iwhere Pai and Pbi differ, Pai < Pbi; when no suchiexists, thenn<m. - A1 >= 0. A2, …, AN (if exist) will in the range of [-1, 100].
- Length of A is in the range of [1, 1000].
- B is in the range of [1, 100].
这道题给了我们一个数组A，又给了我们一个整数B，表示能走的最大步数，数组上的每个数字都是cost值，如果到达某个位置，就要加上该位置上的数字，其实位置是在第一个数字上，目标是到达末尾位置，我们需要让总cost值最小，并输入路径，如果cos相同的话，输出字母顺序小的那个路径。还有就是如果数组上的某个位置为-1的话，表示到达该位置后不能再去下一个位置，而且数组末位置不能为-1。博主最开始写了一个递归的解法，结果MLE了，看来这道题对内存使用的管控极为苛刻。所以我们不能将所有的候选路径都存在内存中，而是应该建立祖先数组，即数组上每个位置放其父结点的位置，有点像联合查找Union Find中的root数组，再最后根据这个祖先数组来找出正确的路径。由于需要找出cost最小的路径，所以我们可以考虑用dp数组，其中dp[i]表示从开头到位置i的最小cost值，但是如果我们从后往前跳，那么dp[i]就是从末尾到位置i的最小cost值。
我们首先判断数组A的末尾数字是否为-1，是的话直接返回空集。否则就新建结果res数组，dp数组，和pos数组，其中dp数组都初始化为整型最大值，pos数组都初始化为-1。然后将dp数组的最后一个数字赋值为数组A的尾元素。因为我们要从后往前跳，那我们从后往前遍历，如果遇到数字-1，说明不能往前跳了，直接continue继续循环，然后对于每个遍历到的数字，我们都要遍历其上一步可能的位置的dp[j]值来更新当前dp[i]值，由于限制了步数B，所以最多能到i+B，为了防止越界，要取i+B和n-1中的较小值为界限，如果上一步dp[j]值为INT_MAX，说明上一个位置无法跳过来，直接continue，否则看上一个位置dp[j]值加上当前cost值A[i]，如果小于dp[i]，说明dp[i]需要更新，并且建立祖先数组的映射pos[i] = j。最后在循环结束后，我们判断dp[0]的值，如果是INT_MAX，说明没有跳到首位置，直接返回空集，否则我们就通过pos数组来取路径。我们从前往后遍历pos数组来取位置，直到遇到-1停止。另外要说明的就是，这种从后往前遍历的模式得到的路径一定是字母顺序最小的， zestypanda大神的帖子中有证明，不过博主没太看懂-.-|||，可以带这个例子尝试：
A = [0, 0, 0], B = 2
上面这个例子得到的结果是[1, 2, 3]，是字母顺序最小的路径，而相同的cost路径[1, 3]，就不是字母顺序最小的路径，参见代码如下：
解法一：
class Solution { public: vector<int> cheapestJump(vector<int>& A, int B) { if (A.back() == -1) return {}; int n = A.size(); vector<int> res, dp(n, INT_MAX), pos(n, -1); dp[n - 1] = A[n - 1]; for (int i = n - 2; i >= 0; --i) { if (A[i] == -1) continue; for (int j = i + 1; j <= min(i + B, n - 1); ++j) { if (dp[j] == INT_MAX) continue; if (A[i] + dp[j] < dp[i]) { dp[i] = A[i] + dp[j]; pos[i] = j; } } } if (dp[0] == INT_MAX) return res; for (int cur = 0; cur != -1; cur = pos[cur]) { res.push_back(cur + 1); } return res; } };
下面这种方法是正向遍历的解法，正向跳的话就需要另一个数组len，len[i]表示从开头到达位置i的路径的长度，如果两个路径的cost相同，那么一定是路径长度大的字母顺序小，可以参见例子 A = [0, 0, 0], B = 2。
具体的写法就不讲了，跟上面十分类似，参考上面的讲解，需要注意的就是更新的判定条件中多了一个t == dp[i] && len[i] < len[j] + 1，就是判断当cost相同时，我们取长度大路径当作结果保存。还有就是最后查找路径时要从末尾往前遍历，只要遇到-1时停止，参见代码如下：
解法二：
class Solution { public: vector<int> cheapestJump(vector<int>& A, int B) { if (A.back() == -1) return {}; int n = A.size(); vector<int> res, dp(n, INT_MAX), pos(n, -1), len(n, 0); dp[0] = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (A[i] == -1) continue; for (int j = max(0, i - B); j < i; ++j) { if (dp[j] == INT_MAX) continue; int t = A[i] + dp[j]; if (t < dp[i] || (t == dp[i] && len[i] < len[j] + 1)) { dp[i] = t; pos[i] = j; len[i] = len[j] + 1; } } } if (dp[n - 1] == INT_MAX) return res; for (int cur = n - 1; cur != -1; cur = pos[cur]) { res.insert(res.begin(), cur + 1); } return res; } };
类似题目：
参考资料：
https://discuss.leetcode.com/topic/98399/c-dp-o-nb-time-o-n-space
https://discuss.leetcode.com/topic/98491/java-22-lines-solution-with-proof
