棒材切割
“棒切割”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「棒切割」問題是動態規劃部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化棒切割的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀棒材切割的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
寫一個函數 cut_rod(price, n)，它接受價格列表 price，其中 price[i] 是長度為 i+1 且總長度為 n 的桿的價格。返回切割長度為 n 的桿並出售碎片可獲得的最大值。
- •1 <= n <= 1000
- •len(price) >= n
- •1 <= price[i] <= 10000
範例
cut_rod([1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20], 8)
22
Cut the rod of length 8 into two pieces of length 2 and 6. The total value is 5 + 17 = 22.
cut_rod([3, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20], 8)
24
Cut the rod of length 8 into eight pieces of length 1. The total value is 8 * 3 = 24.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
def cut_rod_opt(price, n):
val = [0] * (n + 1)
for i in range(1, n + 1):
max_v = -1
for j in range(i):
max_v = max(max_v, price[j] + val[i - j - 1])
val[i] = max_v
return val[n]暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def cut_rod_brute(price, n):
if n <= 0: return 0
max_val = -1
for i in range(n):
max_val = max(max_val, price[i] + cut_rod_brute(price, n - i - 1))
return max_valAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Dynamic Programming data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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