奇怪的打印机问题(最小打印次数问题进阶版)
字数 1360 2025-11-17 20:50:42

奇怪的打印机问题(最小打印次数问题进阶版)

题目描述:
有一个奇怪的打印机,它每次打印时可以选择任意起始和结束位置,将这段区间内的所有字符打印成同一个字符。每次打印操作会覆盖之前同一位置上的字符。现在给定一个字符串s,你需要找出打印出这个字符串所需的最少打印次数。

解题过程:
让我们用"aabbac"这个例子来说明解题思路:

  1. 问题分析:
  • 打印机可以一次打印一段连续区间为同一个字符
  • 后打印的会覆盖先打印的
  • 目标是找到最少的打印次数
  1. 状态定义:
    定义dp[i][j]表示打印出子串s[i...j]所需的最少打印次数。

  2. 基础情况:

  • 当i = j时,dp[i][j] = 1(单个字符只需要打印一次)
  • 当i > j时,dp[i][j] = 0(空子串不需要打印)
  1. 状态转移方程:
    情况1:如果s[i] == s[j]
    我们可以考虑在打印s[i]时一次性把s[j]也打印出来,这样可以节省一次操作:
    dp[i][j] = min(dp[i][j-1], dp[i+1][j])

情况2:如果s[i] != s[j]
我们需要将区间分割成两部分分别处理:
dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k+1][j]),其中i ≤ k < j

  1. 详细推导过程:
    以"aabbac"为例:

首先填充基础情况:

  • dp[0][0] = dp[1][1] = ... = dp[5][5] = 1

计算长度为2的子串:

  • "aa": dp[0][1] = min(dp[0][0], dp[1][1]) = min(1,1) = 1
  • "ab": dp[1][2] = min(dp[1][1]+dp[2][2], dp[1][2]+...) = 1+1 = 2
  • "bb": dp[2][3] = 1
  • "ba": dp[3][4] = 2
  • "ac": dp[4][5] = 2

计算长度为3的子串:

  • "aab":
    dp[0][2] = min(dp[0][1]+dp[2][2], dp[0][0]+dp[1][2])
    = min(1+1, 1+2) = 2
  • "abb": dp[1][3] = min(dp[1][2]+dp[3][3], dp[1][1]+dp[2][3])
    = min(2+1, 1+1) = 2
  • "bba": dp[2][4] = min(dp[2][3]+dp[4][4], dp[2][2]+dp[3][4])
    = min(1+1, 1+2) = 2
  • "bac": dp[3][5] = min(dp[3][4]+dp[5][5], dp[3][3]+dp[4][5])
    = min(2+1, 1+2) = 3

继续这个过程,最终得到dp[0][5] = 3

  1. 算法实现要点:
  • 使用双重循环,外层循环枚举子串长度,内层循环枚举起始位置
  • 时间复杂度O(n³),空间复杂度O(n²)

这个问题的关键在于理解:当首尾字符相同时,可以在同一次操作中打印这两个字符,从而可能减少打印次数。

奇怪的打印机问题(最小打印次数问题进阶版) 题目描述: 有一个奇怪的打印机,它每次打印时可以选择任意起始和结束位置,将这段区间内的所有字符打印成同一个字符。每次打印操作会覆盖之前同一位置上的字符。现在给定一个字符串s,你需要找出打印出这个字符串所需的最少打印次数。 解题过程: 让我们用"aabbac"这个例子来说明解题思路: 问题分析: 打印机可以一次打印一段连续区间为同一个字符 后打印的会覆盖先打印的 目标是找到最少的打印次数 状态定义: 定义dp[ i][ j]表示打印出子串s[ i...j ]所需的最少打印次数。 基础情况: 当i = j时,dp[ i][ j ] = 1(单个字符只需要打印一次) 当i > j时,dp[ i][ j ] = 0(空子串不需要打印) 状态转移方程: 情况1:如果s[ i] == s[ j ] 我们可以考虑在打印s[ i]时一次性把s[ j ]也打印出来,这样可以节省一次操作: dp[ i][ j] = min(dp[ i][ j-1], dp[ i+1][ j ]) 情况2:如果s[ i] != s[ j ] 我们需要将区间分割成两部分分别处理: dp[ i][ j] = min(dp[ i][ k] + dp[ k+1][ j]),其中i ≤ k < j 详细推导过程: 以"aabbac"为例: 首先填充基础情况: dp[ 0][ 0] = dp[ 1][ 1] = ... = dp[ 5][ 5 ] = 1 计算长度为2的子串: "aa": dp[ 0][ 1] = min(dp[ 0][ 0], dp[ 1][ 1 ]) = min(1,1) = 1 "ab": dp[ 1][ 2] = min(dp[ 1][ 1]+dp[ 2][ 2], dp[ 1][ 2 ]+...) = 1+1 = 2 "bb": dp[ 2][ 3 ] = 1 "ba": dp[ 3][ 4 ] = 2 "ac": dp[ 4][ 5 ] = 2 计算长度为3的子串: "aab": dp[ 0][ 2] = min(dp[ 0][ 1]+dp[ 2][ 2], dp[ 0][ 0]+dp[ 1][ 2 ]) = min(1+1, 1+2) = 2 "abb": dp[ 1][ 3] = min(dp[ 1][ 2]+dp[ 3][ 3], dp[ 1][ 1]+dp[ 2][ 3 ]) = min(2+1, 1+1) = 2 "bba": dp[ 2][ 4] = min(dp[ 2][ 3]+dp[ 4][ 4], dp[ 2][ 2]+dp[ 3][ 4 ]) = min(1+1, 1+2) = 2 "bac": dp[ 3][ 5] = min(dp[ 3][ 4]+dp[ 5][ 5], dp[ 3][ 3]+dp[ 4][ 5 ]) = min(2+1, 1+2) = 3 继续这个过程,最终得到dp[ 0][ 5 ] = 3 算法实现要点: 使用双重循环,外层循环枚举子串长度,内层循环枚举起始位置 时间复杂度O(n³),空间复杂度O(n²) 这个问题的关键在于理解:当首尾字符相同时,可以在同一次操作中打印这两个字符,从而可能减少打印次数。