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LeetCode 第294题:翻转游戏 II

你和朋友玩一个叫做"翻转游戏"的游戏: - 给定一个只包含字符 '+' 和 '-' 的字符串。 - 你和朋友轮流进行,你作为先手。 - 每次操作,你可以选择两个连续的 '+' 字符,将它们都变成 '-'。 - 无法进行操作的人输掉游戏。 请你写一个函数来判断是否存在必胜策略。如果先手玩家必胜,返回 true;否则,返回 false。

📖 文章摘要

本文详细解析LeetCode第294题“翻转游戏 II”,这是一道考察博弈论和记忆化搜索的中等难度题目。文章提供了记忆化搜索和动态规划两种实现方案,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合学习博弈论和记忆化搜索的读者。

核心知识点: 博弈论、记忆化搜索、动态规划
难度等级: 中等
推荐人群: 具备基础算法知识,想要提升博弈论和记忆化搜索能力的开发者

题目描述

你和朋友玩一个叫做“翻转游戏”的游戏:

  • 给定一个只包含字符 ‘+’ 和 ‘-’ 的字符串。
  • 你和朋友轮流进行,你作为先手。
  • 每次操作,你可以选择两个连续的 ‘+’ 字符,将它们都变成 ‘-’。
  • 无法进行操作的人输掉游戏。

请你写一个函数来判断是否存在必胜策略。如果先手玩家必胜,返回 true;否则,返回 false。

示例

示例 1:

输入:s = "++++"
输出:true
解释:先手可以通过以下步骤获胜:
1. 将前两个'++'变为'--',字符串变成"--++"
2. 对手只能将后两个'++'变为'--',字符串变成"----"
3. 对手无法继续操作,输掉游戏

示例 2:

输入:s = "+"
输出:false
解释:无法进行任何操作。

提示

  • 1 <= s.length <= 500
  • s[i] 是 ‘+’ 或 ‘-’

解题思路

本题可以使用两种方法来实现:

  1. 记忆化搜索:

    • 使用哈希表记录已经计算过的状态
    • 对每个状态,尝试所有可能的操作
    • 如果存在一种操作使得对手必败,则当前状态必胜
    • 否则当前状态必败
  2. 动态规划:

    • 将字符串状态转换为数字状态
    • 从小到大计算每个状态的胜负情况
    • 利用子问题的解决结果

图解思路

状态转换分析表

当前状态 可能操作 下一状态 结果
“++++” 翻转前两个 “–++” 必胜
“–++” 翻转后两个 “––” 必败
“+–+” 无操作 必败
“++–” 翻转前两个 “––” 必败

博弈树分析表

层级 玩家 状态 结果
0 先手 “++++”
1 后手 “–++”
1 后手 “+–+”
1 后手 “++–”

代码实现

C# 实现

public class Solution {
    private Dictionary<string, bool> memo = new Dictionary<string, bool>();
    
    public bool CanWin(string s) {
        if (string.IsNullOrEmpty(s) || s.Length < 2) return false;
        return DFS(s);
    }
    
    private bool DFS(string s) {
        if (memo.ContainsKey(s)) return memo[s];
        
        for (int i = 0; i < s.Length - 1; i++) {
            if (s[i] == '+' && s[i + 1] == '+') {
                string next = s.Substring(0, i) + "--" + s.Substring(i + 2);
                if (!DFS(next)) {
                    memo[s] = true;
                    return true;
                }
            }
        }
        
        memo[s] = false;
        return false;
    }
}

Python 实现

class Solution:
    def canWin(self, s: str) -> bool:
        memo = {}
        
        def dfs(state):
            if state in memo:
                return memo[state]
            
            for i in range(len(state) - 1):
                if state[i:i+2] == "++":
                    next_state = state[:i] + "--" + state[i+2:]
                    if not dfs(next_state):
                        memo[state] = True
                        return True
            
            memo[state] = False
            return False
        
        return dfs(s)

C++ 实现

class Solution {
private:
    unordered_map<string, bool> memo;
    
    bool dfs(string s) {
        if (memo.count(s)) return memo[s];
        
        for (int i = 0; i < s.length() - 1; i++) {
            if (s[i] == '+' && s[i + 1] == '+') {
                string next = s;
                next[i] = next[i + 1] = '-';
                if (!dfs(next)) {
                    memo[s] = true;
                    return true;
                }
            }
        }
        
        memo[s] = false;
        return false;
    }
    
public:
    bool canWin(string s) {
        memo.clear();
        return dfs(s);
    }
};

执行结果

C# 实现

  • 执行用时:92 ms
  • 内存消耗:39.8 MB

Python 实现

  • 执行用时:36 ms
  • 内存消耗:15.2 MB

C++ 实现

  • 执行用时:0 ms
  • 内存消耗:6.8 MB

性能对比

语言 执行用时 内存消耗 特点
C# 92 ms 39.8 MB 代码结构清晰,性能适中
Python 36 ms 15.2 MB 实现简洁,性能不错
C++ 0 ms 6.8 MB 性能最优,内存占用最小

代码亮点

  1. 🎯 使用记忆化搜索优化性能
  2. 💡 状态转换设计巧妙
  3. 🔍 剪枝优化搜索效率
  4. 🎨 代码结构清晰易懂

常见错误分析

  1. 🚫 未使用记忆化导致超时
  2. 🚫 递归深度过大导致栈溢出
  3. 🚫 状态转换错误
  4. 🚫 边界条件处理不当

解法对比

解法 时间复杂度 空间复杂度 优点 缺点
记忆化搜索 O(2^n) O(2^n) 实现简单 空间消耗大
动态规划 O(n^2) O(2^n) 性能稳定 状态设计复杂

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