790. 多米诺和托米诺平铺 : 简单状态机 DP 运用题

本文主要是介绍790. 多米诺和托米诺平铺 : 简单状态机 DP 运用题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

题目描述

这是 LeetCode 上的 790. 多米诺和托米诺平铺 ，难度为中等。

Tag : 「状态机 DP」

有两种形状的瓷砖：一种是 2 x 1 的多米诺形，另一种是形如 "L" 的托米诺形。两种形状都可以旋转。

给定整数 n ，返回可以平铺 2 x n 的面板的方法的数量。返回对 109 +710^9 + 7109 +7 取模的值。

平铺指的是每个正方形都必须有瓷砖覆盖。两个平铺不同，当且仅当面板上有四个方向上的相邻单元中的两个，使得恰好有一个平铺有一个瓷砖占据两个正方形。

示例 1:

输入: n = 3输出: 5解释: 五种不同的方法如上所示。
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示例 2:

输入: n = 1输出: 1
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提示：

1<=n<=10001 <= n <= 10001<=n<=1000

状态机 DP

定义 f[i][j]f[i][j]f[i][j] 为无须考虑前 i−1i - 1i−1 列（含义为前 i−1i - 1i−1 列已铺满），当前第 iii 列状态为 jjj 时的方案数。

其中 jjj 取值范围为 [0,4)[0, 4)[0,4) 分别对应了当前列的填充情况：

为了方便，我们人为规定列数从 111 开始。

由于骨牌只能在 2×n2 \times n2×n 的棋盘内填充（不能延伸出棋盘两端），因此我们有显而易见的初始化状态：

f[1][0]=f[1][1]=1f[1][0] = f[1][1] = 1f[1][0]=f[1][1]=1

分别对应「第一列不放置任何骨牌」和「第一列竖着放一块 1×21 \times 21×2 骨牌」合法方案。

而 f[1][2]f[1][2]f[1][2] 和 f[1][3]f[1][3]f[1][3] 由于没法在棋盘左侧以外的位置放置骨牌，不存在合法方案，其值均为 000。

同时可知 f[n][1]f[n][1]f[n][1] 为我们最终答案，含义为所有列都恰好铺完，不溢出棋盘右侧位置。

不失一般性考虑 f[i][j]f[i][j]f[i][j] 该如何计算，其实就是一个简单的状态机转移分情况讨论：

f[i][0]f[i][0]f[i][0] : 需要前 i−1i - 1i−1 列铺满，同时第 iii 列没有被铺，只能由 f[i−1][1]f[i - 1][1]f[i−1][1] 转移而来，即有 f[i][0]=f[i−1][1]f[i][0] = f[i - 1][1]f[i][0]=f[i−1][1]

这里需要尤其注意：虽然我们能够在上一步留空第 i−1i - 1i−1 列，然后在 i−1i - 1i−1 列竖放一块 1×21 \times 21×2 的骨牌（如下图）

但我们不能从 f[i−1][0]f[i - 1][0]f[i−1][0] 转移到 f[i][0]f[i][0]f[i][0]，因为此时放置的骨牌，仅对第 i−1i - 1i−1 列产生影响，不会对第 iii 列产生影响，该决策所产生的方案数，已在 f[i−1][X]f[i - 1][X]f[i−1][X] 时被统计
f[i][1]f[i][1]f[i][1] : 可由 f[i−1][j]f[i - 1][j]f[i−1][j] 转移而来（见下图），其中 j∈[0,4)j \in [0, 4)j∈[0,4)，即有 f[i][1]=∑j=03f[i−1][j]f[i][1] = \sum_{j = 0}^{3} f[i - 1][j]f[i][1]=∑j=03f[i−1][j]
f[i][2]f[i][2]f[i][2] : 可由 f[i−1][0]f[i - 1][0]f[i−1][0] 和 f[i−1][3]f[i - 1][3]f[i−1][3] 转移而来
f[i][3]f[i][3]f[i][3] : 可由 f[i−1][0]f[i - 1][0]f[i−1][0] 和 f[i−1][2]f[i - 1][2]f[i−1][2] 转移而来

Java 代码：

class Solution {int MOD = (int)1e9+7;public int numTilings(int n) {int[][] f = new int[n + 10][4];f[1][0] = f[1][1] = 1;for (int i = 2; i <= n; i++) {f[i][0] = f[i - 1][1];int cur = 0;for (int j = 0; j < 4; j++) cur = (cur + f[i - 1][j]) % MOD;f[i][1] = cur;f[i][2] = (f[i - 1][0] + f[i - 1][3]) % MOD;f[i][3] = (f[i - 1][0] + f[i - 1][2]) % MOD;}return f[n][1];}
}
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TypeScript 代码：

function numTilings(n: number): number {const MOD = 1e9+7const f = new Array<Array<number>>()for (let i = 0; i <= n; i++) f[i] = new Array<number>(4).fill(0)f[1][0] = f[1][1] = 1for (let i = 2; i <= n; i++) {f[i][0] = f[i - 1][1]let cur = 0for (let j = 0; j < 4; j++) cur = (cur + f[i - 1][j]) % MODf[i][1] = curf[i][2] = (f[i - 1][0] + f[i - 1][3]) % MODf[i][3] = (f[i - 1][0] + f[i - 1][2]) % MOD}return f[n][1]
}
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Python3 代码：

class Solution:def numTilings(self, n: int) -> int:f = [[0] * 4 for _ in range(n + 10)]f[1][0] = f[1][1] = 1for i in range(2, n + 1):f[i][0] = f[i - 1][1]f[i][1] = sum([f[i - 1][j] for j in range(4)])f[i][2] = f[i - 1][0] + f[i - 1][3]f[i][3] = f[i - 1][0] + f[i - 1][2]return f[n][1] % 1000000007
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时间复杂度：O(n)O(n)O(n)
空间复杂度：O(n)O(n)O(n)

滚动数组优化

利用 f[i][X]f[i][X]f[i][X] 仅依赖于 f[i−1][X]f[i - 1][X]f[i−1][X]，我们可以采用「滚动数组」方式将其空间优化至 O(1)O(1)O(1)。

Java 代码：

class Solution {int MOD = (int)1e9+7;public int numTilings(int n) {int[][] f = new int[2][4];f[1][0] = f[1][1] = 1;for (int i = 2; i <= n; i++) {int a = i & 1, b = (i - 1) & 1;f[a][0] = f[b][1];int cur = 0;for (int j = 0; j < 4; j++) cur = (cur + f[b][j]) % MOD;f[a][1] = cur;f[a][2] = (f[b][0] + f[b][3]) % MOD;f[a][3] = (f[b][0] + f[b][2]) % MOD;}return f[n & 1][1];}
}
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TypeScript 代码：

function numTilings(n: number): number {const MOD = 1e9+7const f = new Array<Array<number>>()for (let i = 0; i <= 1; i++) f[i] = new Array<number>(4).fill(0)f[1][0] = f[1][1] = 1for (let i = 2; i <= n; i++) {const a = i & 1, b = (i - 1) & 1f[a][0] = f[b][1]let cur = 0for (let j = 0; j < 4; j++) cur = (cur + f[b][j]) % MODf[a][1] = curf[a][2] = (f[b][0] + f[b][3]) % MODf[a][3] = (f[b][0] + f[b][2]) % MOD}return f[n & 1][1]
}
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Python3 代码：

class Solution:def numTilings(self, n: int) -> int:f = [[0] * 4 for _ in range(2)]f[1][0] = f[1][1] = 1for i in range(2, n + 1):a, b = i & 1, (i - 1) & 1f[a][0] = f[b][1]f[a][1] = sum([f[b][j] for j in range(4)])f[a][2] = f[b][0] + f[b][3]f[a][3] = f[b][0] + f[b][2]return f[n & 1][1] % 1000000007
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