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一个网站有哪些优势,无锡有哪些互联网公司,免费申请营业执照,优秀网站开发商Leetcode 3213. Construct String with Minimum Cost 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3213. Construct String with Minimum Cost 1. 解题思路 这一题的话思路上还是比较直接的,就是一个trie树加一个动态规划,通过trie树来快速寻找每一个…
  • Leetcode 3213. Construct String with Minimum Cost
    • 1. 解题思路
    • 2. 代码实现
  • 题目链接:3213. Construct String with Minimum Cost

1. 解题思路

这一题的话思路上还是比较直接的,就是一个trie树加一个动态规划,通过trie树来快速寻找每一个位置作为起点时能够匹配的全部字符串,然后用一个动态规划来获取最优剪切方案。

其中,关于trie树的内容可以参考我之前的博客《经典算法:Trie树结构简介》,这里就不过多展开了。

然后当前的实现其实还蛮暴力的,时间上勉勉强强通过了全部测试样例,不过应该可以通过剪枝以及优化trie树内的内容来进行一下优化,有兴趣的读者可以考虑一下其具体实现,这里就不过多进行展开了。

2. 代码实现

给出python代码实现如下:

class Trie:def __init__(self):self.trie = {}def add_word(self, word, cost):trie = self.triefor c in word:trie = trie.setdefault(c, {})if "eos" not in trie:trie["eos"] = (word, cost)elif cost < trie["eos"][1]:trie["eos"] = (word, cost)returndef find_all_prefix(self, word):prefixs = []trie = self.triefor c in word:if c not in trie:breaktrie = trie[c]if "eos" in trie:prefixs.append(trie["eos"])return prefixsclass Solution:def minimumCost(self, target: str, words: List[str], costs: List[int]) -> int:trie = Trie()for word, cost in zip(words, costs):trie.add_word(word, cost)n = len(target)ans = math.inf@lru_cache(None)def dp(idx):nonlocal ansif idx >= n:return 0prefixs = trie.find_all_prefix(target[idx:])if prefixs == []:return math.infreturn min(c + dp(idx+len(w)) for w, c in prefixs)ans = dp(0)return ans if ans != math.inf else -1

提交代码评测得到:耗时10897ms,占用内存267.2MB。

http://www.yayakq.cn/news/867988/

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