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3205. 最大数组跳跃得分 I 🔒

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题目描述

给定一个数组 nums，你必须从索引 0 开始跳跃，直到到达数组的最后一个元素，使得获取最大分数。

每一次跳跃中，你可以从下标 i 跳到一个 j > i 的下标，并且可以得到 (j - i) * nums[j] 的分数。

返回你能够取得的最大分数。

示例 1：

输入：nums = [1,5,8]

输出：16

解释：

有两种可能的方法可以到达最后一个元素：

0 -> 1 -> 2 得分为 (1 - 0) * 5 + (2 - 1) * 8 = 13。
0 -> 2 得分为 (2 - 0) * 8 = 16。

示例 2：

输入：nums = [4,5,2,8,9,1,3]

输出：42

解释：

我们可以按 0 -> 4 -> 6 进行跳跃，得分为 (4 - 0) * 9 + (6 - 4) * 3 = 42。

提示：

2 <= nums.length <= 10³
1 <= nums[i] <= 10⁵

解法

方法一：记忆化搜索

我们设计一个函数 $\textit{dfs}(i)$，表示从下标 $i$ 出发，能够获得的最大分数。那么答案就是 $\textit{dfs}(0)$。

函数 $\textit{dfs}(i)$ 的执行过程如下：

我们枚举下一个跳跃的位置 $j$，那么从下标 $i$ 出发，能够获得的分数就是 $(j - i) \times \textit{nums}[j]$，加上从下标 $j$ 出发，能够获得的最大分数，总分数就是 $(j - i) \times \textit{nums}[j] + \textit{dfs}(j)$。我们枚举所有的 $j$，取分数的最大值即可。

为了避免重复计算，我们使用记忆化搜索的方法，将已经计算过的 $\textit{dfs}(i)$ 的值保存起来，下次直接返回即可。

时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组的长度。

Python3

class Solution:
    def maxScore(self, nums: List[int]) -> int:
        @cache
        def dfs(i: int) -> int:
            return max(
                [(j - i) * nums[j] + dfs(j) for j in range(i + 1, len(nums))] or [0]
            )

        return dfs(0)

Java

class Solution {
    private Integer[] f;
    private int[] nums;
    private int n;

    public int maxScore(int[] nums) {
        n = nums.length;
        f = new Integer[n];
        this.nums = nums;
        return dfs(0);
    }

    private int dfs(int i) {
        if (f[i] != null) {
            return f[i];
        }
        f[i] = 0;
        for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
            f[i] = Math.max(f[i], (j - i) * nums[j] + dfs(j));
        }
        return f[i];
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int maxScore(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        vector<int> f(n);
        auto dfs = [&](this auto&& dfs, int i) -> int {
            if (f[i]) {
                return f[i];
            }
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                f[i] = max(f[i], (j - i) * nums[j] + dfs(j));
            }
            return f[i];
        };
        return dfs(0);
    }
};

Go

func maxScore(nums []int) int {
	n := len(nums)
	f := make([]int, n)
	var dfs func(int) int
	dfs = func(i int) int {
		if f[i] > 0 {
			return f[i]
		}
		for j := i + 1; j < n; j++ {
			f[i] = max(f[i], (j-i)*nums[j]+dfs(j))
		}
		return f[i]
	}
	return dfs(0)
}

TypeScript

function maxScore(nums: number[]): number {
    const n = nums.length;
    const f: number[] = Array(n).fill(0);
    const dfs = (i: number): number => {
        if (f[i]) {
            return f[i];
        }
        for (let j = i + 1; j < n; ++j) {
            f[i] = Math.max(f[i], (j - i) * nums[j] + dfs(j));
        }
        return f[i];
    };
    return dfs(0);
}

方法二：动态规划

我们可以将方法一中的记忆化搜索转换为动态规划。

定义 $f[j]$ 表示从下标 $0$ 出发，到下标 $j$ 结束，能够获得的最大分数。那么答案就是 $f[n - 1]$。

状态转移方程为：

$$ f[j] = \max_{0 \leq i < j} { f[i] + (j - i) \times \textit{nums}[j] } $$

时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组的长度。

Python3

class Solution:
    def maxScore(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        f = [0] * n
        for j in range(1, n):
            for i in range(j):
                f[j] = max(f[j], f[i] + (j - i) * nums[j])
        return f[n - 1]

Java

class Solution {
    public int maxScore(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] f = new int[n];
        for (int j = 1; j < n; ++j) {
            for (int i = 0; i < j; ++i) {
                f[j] = Math.max(f[j], f[i] + (j - i) * nums[j]);
            }
        }
        return f[n - 1];
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int maxScore(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        vector<int> f(n);
        for (int j = 1; j < n; ++j) {
            for (int i = 0; i < j; ++i) {
                f[j] = max(f[j], f[i] + (j - i) * nums[j]);
            }
        }
        return f[n - 1];
    }
};

Go

func maxScore(nums []int) int {
	n := len(nums)
	f := make([]int, n)
	for j := 1; j < n; j++ {
		for i := 0; i < j; i++ {
			f[j] = max(f[j], f[i]+(j-i)*nums[j])
		}
	}
	return f[n-1]
}

TypeScript

function maxScore(nums: number[]): number {
    const n = nums.length;
    const f: number[] = Array(n).fill(0);
    for (let j = 1; j < n; ++j) {
        for (let i = 0; i < j; ++i) {
            f[j] = Math.max(f[j], f[i] + (j - i) * nums[j]);
        }
    }
    return f[n - 1];
}

方法三：单调栈

我们观察发现，对于当前位置 $i$，我们应该跳到下一个值最大的位置 $j$，这样才能获得最大的分数。

因此，我们遍历数组 $\textit{nums}$，维护一个从栈底到栈顶单调递减的栈 $\textit{stk}$。对于当前遍历到的位置 $i$，如果栈顶元素对应的值小于等于 $\textit{nums}[i]$，我们就不断地弹出栈顶元素，直到栈为空或者栈顶元素对应的值大于 $\textit{nums}[i]$，然后将 $i$ 入栈。

然后，我们初始化答案 $\textit{ans}$ 和当前位置 $i = 0$，遍历栈中的元素，每次取出栈顶元素 $j$，更新答案 $\textit{ans} += \textit{nums}[j] \times (j - i)$，然后更新 $i = j$。

最后返回答案 $\textit{ans}$。

时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组的长度。

Python3

class Solution:
    def maxScore(self, nums: List[int]) -> int:
        stk = []
        for i, x in enumerate(nums):
            while stk and nums[stk[-1]] <= x:
                stk.pop()
            stk.append(i)
        ans = i = 0
        for j in stk:
            ans += nums[j] * (j - i)
            i = j
        return ans

Java

class Solution {
    public int maxScore(int[] nums) {
        Deque<Integer> stk = new ArrayDeque<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            while (!stk.isEmpty() && nums[stk.peek()] <= nums[i]) {
                stk.pop();
            }
            stk.push(i);
        }
        int ans = 0, i = 0;
        while (!stk.isEmpty()) {
            int j = stk.pollLast();
            ans += (j - i) * nums[j];
            i = j;
        }
        return ans;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int maxScore(vector<int>& nums) {
        vector<int> stk;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            while (stk.size() && nums[stk.back()] <= nums[i]) {
                stk.pop_back();
            }
            stk.push_back(i);
        }
        int ans = 0, i = 0;
        for (int j : stk) {
            ans += (j - i) * nums[j];
            i = j;
        }
        return ans;
    }
};

Go

func maxScore(nums []int) (ans int) {
	stk := []int{}
	for i, x := range nums {
		for len(stk) > 0 && nums[stk[len(stk)-1]] <= x {
			stk = stk[:len(stk)-1]
		}
		stk = append(stk, i)
	}
	i := 0
	for _, j := range stk {
		ans += (j - i) * nums[j]
		i = j
	}
	return
}

TypeScript

function maxScore(nums: number[]): number {
    const stk: number[] = [];
    for (let i = 0; i < nums.length; ++i) {
        while (stk.length && nums[stk.at(-1)!] <= nums[i]) {
            stk.pop();
        }
        stk.push(i);
    }
    let ans = 0;
    let i = 0;
    for (const j of stk) {
        ans += (j - i) * nums[j];
        i = j;
    }
    return ans;
}

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题目描述

解法

方法一：记忆化搜索

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方法二：动态规划

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方法三：单调栈

Python3

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