Сложность: hard
LeetCode хочет предоставить одному из своих лучших сотрудников возможность путешествовать по n городам для сбора задач по алгоритмам. Однако, как говорится, "делу время, потехе час". Вы можете брать отпуска в некоторых конкретных городах и неделях. Ваша задача — спланировать поездку, чтобы максимально увеличить количество дней отпуска, которые вы сможете взять, соблюдая при этом определенные правила и ограничения.
Правила и ограничения:
Вы можете путешествовать только между n городами, обозначенными индексами от 0 до n-1. Изначально вы находитесь в городе с индексом 0 в понедельник.
Города связаны рейсами. Рейсы представлены матрицей n x n, называемой flights, представляющей статус авиалинии от города i до города j. Если рейса из города i в город j нет, flights[i][j] == 0; иначе flights[i][j] == 1. Также для всех i выполняется flights[i][i] == 0.
У вас есть k недель (каждая неделя состоит из семи дней) для путешествий. Вы можете летать не более одного раза в день и можете летать только утром каждого понедельника. Время полета настолько короткое, что его влияние не учитывается.
Для каждого города у вас есть ограниченные дни отпуска в разные недели, заданные матрицей n x k, называемой days. Значение days[i][j] представляет максимальное количество дней отпуска, которые вы можете взять в городе i на неделе j.
Даны две матрицы flights и days, верните максимальное количество дней отпуска, которые вы можете взять в течение k недель.
Пример:
Input: flights = [[0,1,1],[1,0,1],[1,1,0]], days = [[1,3,1],[6,0,3],[3,3,3]]
Output: 12
Explanation:
One of the best strategies is:
1st week : fly from city 0 to city 1 on Monday, and play 6 days and work 1 day.
(Although you start at city 0, we could also fly to and start at other cities since it is Monday.)
2nd week : fly from city 1 to city 2 on Monday, and play 3 days and work 4 days.
3rd week : stay at city 2, and play 3 days and work 4 days.
Ans = 6 + 3 + 3 = 12.
👨💻 Алгоритм:
1⃣Использовать функцию dfs (поиск в глубину), которая возвращает количество отпускных дней, которые можно взять, начиная с текущего города cur_city и текущей недели weekno. В каждом вызове функции проходить по всем городам и находить все города, которые связаны с текущим городом. Такой город обозначен 1 в соответствующей позиции flights[cur_city][i].
2⃣Для текущего города можно либо остаться в нем, либо поехать в связанный город. Обозначим город, в который меняется расположение, как j. После смены города нужно найти количество отпускных дней, которые можно взять, начиная с нового города и с новой недели. Это количество отпускных дней можно представить как: days[j][weekno] + dfs(flights, days, j, weekno + 1).
3⃣Для текущего города необходимо найти максимальное количество отпускных дней, выбирая различные города в качестве следующего местоположения. Из всех вариантов отпускных дней выбираем максимальное значение, которое и будет возвращено для каждого вызова функции dfs.
😎 Решение:
function maxVacationDays($flights, $days) {
$n = count($flights);
$k = count($days[0]);
$memo = array_fill(0, $n, array_fill(0, $k, -1));
function dfs($flights, $days, &$memo, $curCity, $weekNo) {
$n = count($flights);
$k = count($days[0]);
if ($weekNo == $k) return 0;
if ($memo[$curCity][$weekNo] != -1) return $memo[$curCity][$weekNo];
$maxVac = 0;
for ($nextCity = 0; $nextCity < $n; $nextCity++) {
if ($curCity == $nextCity || $flights[$curCity][$nextCity] == 1) {
$maxVac = max($maxVac, $days[$nextCity][$weekNo] + dfs($flights, $days, $memo, $nextCity, $weekNo + 1));
}
}
$memo[$curCity][$weekNo] = $maxVac;
return $maxVac;
}
return dfs($flights, $days, $memo, 0, 0);
}Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний