leetcode_1014 最佳观光组合的正确打开方式

2023-10-11 04:13:56

如今，leetcode已成为众多程序员提升技能、检验编程能力的首选平台，它的众多编程挑战吸引了全球各地的程序员积极参与。对于新手程序员来说，leetcode_1014最佳观光组合挑战也许是一个不小的难题，但只要掌握了正确的方法，你就能轻松攻克这一难关。

动态规划的应用

要解决leetcode_1014最佳观光组合挑战，你需要理解动态规划的基本思想和方法。动态规划是一种解决复杂问题的策略，它将问题分解成一系列较小的子问题，然后逐个解决这些子问题，并将它们的解组合起来得到最终的解。

在这个挑战中，你可以将问题分解成一系列子问题，例如，你可以考虑从第一个观景点出发，然后依次访问其他观景点，并计算出访问每个观景点所能获得的最大得分。你还可以考虑从最后一个观景点出发，然后依次访问其他观景点，并计算出访问每个观景点所能获得的最大得分。

通过动态规划的方法，你可以将这些子问题逐个解决，并将其解组合起来得到最终的解。这种方法比直接求解整个问题要简单得多，而且更容易得到正确的答案。

具体解法

为了解决leetcode_1014最佳观光组合挑战，你可以使用以下具体解法：

初始化 ：首先，你需要初始化一个数组dp，其中dp[i]表示从第一个观景点出发，访问到第i个观景点所能获得的最大得分。
递推：然后，你需要使用递推的方式来计算dp[i]的值。对于每个观景点i，你可以考虑从前一个观景点j出发，然后访问第i个观景点。如果从前一个观景点j出发，访问到第i个观景点所能获得的最大得分大于从第一个观景点出发，访问到第i个观景点所能获得的最大得分，那么dp[i]就等于dp[j] + values[i] - j。
最大值 ：最后，你需要找到dp数组中的最大值，这个最大值就是从第一个观景点出发，访问所有观景点所能获得的最大得分。

代码实现

def maxScoreSightseeingPair(values):
    """
    :type values: List[int]
    :rtype: int
    """
    dp = [0] * len(values)
    dp[0] = values[0]
    for i in range(1, len(values)):
        dp[i] = max(dp[i-1] + values[i] - i, values[i])
    return max(dp)