奇怪的打印机 II(颜色替换成本版本)
字数 1163 2025-11-08 10:02:46

奇怪的打印机 II(颜色替换成本版本)

题目描述:
有一个奇怪的打印机,它每次打印时可以选择一个起始位置i和结束位置j,以及一种颜色c,然后将区间[i,j]内的所有字符都打印成颜色c。但每次打印操作的成本取决于两个因素:1) 打印区间的长度(j-i+1);2) 颜色c与当前区间内某些字符的匹配情况。

给定一个字符串s表示目标输出,和一个颜色替换成本矩阵cost,其中cost[a][b]表示将颜色a替换为颜色b的代价。打印机初始状态为空白(可以视为特殊颜色' ')。求打印出目标字符串s的最小总成本。

解题过程:

  1. 问题分析:
  • 我们需要将空白字符串转换为目标字符串s
  • 每次操作可以将一个连续区间打印成同一种颜色
  • 成本包括区间长度和颜色转换代价
  • 这是一个区间划分问题,适合用区间DP解决
  1. DP状态定义:
    定义dp[i][j][c]:将区间[i,j]打印成目标字符串s,且最后一次操作使用的颜色为c的最小成本

  2. 状态转移方程:
    考虑区间[i,j]的划分:

情况1:如果s[i] == c,我们可以先打印[i+1,j]区间,然后单独处理位置i
dp[i][j][c] = min(dp[i][j][c], dp[i+1][j][c])

情况2:在区间[i,j]内找到一个分割点k,使得:

  • 先将[i,k]区间打印成颜色c
  • 然后将[k+1,j]区间打印成目标
    dp[i][j][c] = min(dp[i][j][c], dp[i][k][c] + dp[k+1][j][s[k+1]] + cost[c][s[k+1]])

情况3:考虑颜色转换,如果当前颜色c不是最终需要的颜色:
dp[i][j][c] = min(dp[i][j][c], dp[i][j][d] + cost[d][c]) 对于所有颜色d

  1. 边界条件:
    当i == j时,只有一个字符:
    dp[i][i][c] = 0 如果c == s[i](颜色匹配)
    dp[i][i][c] = cost[c][s[i]] 如果c ≠ s[i](需要颜色转换)

  2. 计算顺序:
    按照区间长度从小到大计算,从长度为1的区间开始,逐步扩大到整个字符串

  3. 最终答案:
    min(dp[0][n-1][c]) 对于所有颜色c,其中n是字符串长度

  4. 优化考虑:

  • 实际实现时可以预处理颜色转换代价
  • 对于长字符串,可以尝试状态压缩优化
  • 注意避免重复计算,使用记忆化搜索或自底向上的DP

这个问题的核心在于理解每次打印操作的影响范围,以及如何通过合理的区间划分来最小化总成本。颜色转换代价的引入增加了问题的复杂度,需要仔细处理颜色匹配和转换的逻辑。

奇怪的打印机 II(颜色替换成本版本) 题目描述: 有一个奇怪的打印机,它每次打印时可以选择一个起始位置i和结束位置j,以及一种颜色c,然后将区间[ i,j ]内的所有字符都打印成颜色c。但每次打印操作的成本取决于两个因素:1) 打印区间的长度(j-i+1);2) 颜色c与当前区间内某些字符的匹配情况。 给定一个字符串s表示目标输出,和一个颜色替换成本矩阵cost,其中cost[ a][ b ]表示将颜色a替换为颜色b的代价。打印机初始状态为空白(可以视为特殊颜色' ')。求打印出目标字符串s的最小总成本。 解题过程: 问题分析: 我们需要将空白字符串转换为目标字符串s 每次操作可以将一个连续区间打印成同一种颜色 成本包括区间长度和颜色转换代价 这是一个区间划分问题,适合用区间DP解决 DP状态定义: 定义dp[ i][ j][ c]:将区间[ i,j ]打印成目标字符串s,且最后一次操作使用的颜色为c的最小成本 状态转移方程: 考虑区间[ i,j ]的划分: 情况1:如果s[ i] == c,我们可以先打印[ i+1,j ]区间,然后单独处理位置i dp[ i][ j][ c] = min(dp[ i][ j][ c], dp[ i+1][ j][ c ]) 情况2:在区间[ i,j ]内找到一个分割点k,使得: 先将[ i,k ]区间打印成颜色c 然后将[ k+1,j ]区间打印成目标 dp[ i][ j][ c] = min(dp[ i][ j][ c], dp[ i][ k][ c] + dp[ k+1][ j][ s[ k+1]] + cost[ c][ s[ k+1] ]) 情况3:考虑颜色转换,如果当前颜色c不是最终需要的颜色: dp[ i][ j][ c] = min(dp[ i][ j][ c], dp[ i][ j][ d] + cost[ d][ c ]) 对于所有颜色d 边界条件: 当i == j时,只有一个字符: dp[ i][ i][ c] = 0 如果c == s[ i ](颜色匹配) dp[ i][ i][ c] = cost[ c][ s[ i]] 如果c ≠ s[ i ](需要颜色转换) 计算顺序: 按照区间长度从小到大计算,从长度为1的区间开始,逐步扩大到整个字符串 最终答案: min(dp[ 0][ n-1][ c ]) 对于所有颜色c,其中n是字符串长度 优化考虑: 实际实现时可以预处理颜色转换代价 对于长字符串,可以尝试状态压缩优化 注意避免重复计算,使用记忆化搜索或自底向上的DP 这个问题的核心在于理解每次打印操作的影响范围,以及如何通过合理的区间划分来最小化总成本。颜色转换代价的引入增加了问题的复杂度,需要仔细处理颜色匹配和转换的逻辑。