01. 数位 DP 知识
数位 DP 知识
1. 数位 DP 简介
1.1 数位 DP 简介
数位动态规划:简称为「数位 DP」,是一种与数位相关的一类计数类动态规划问题,即在数位上进行动态规划。这里的数位指的是个位、十位、百位、千位等。
数位 DP 一般用于求解给定区间 中,满足特定条件的数值个数,或者用于求解满足特定条件的第 小数。
数位 DP 通常有以下几个特征:
- 题目会提供一个查询区间(有时也会只提供区间上界)来作为统计限制。
- 题目中给定区间往往很大(比如 ),无法采用朴素的方法求解。
- 题目中给定的给定的限定条件往往与数位有关。
- 要求统计满足特定条件的数值个数,或者用于求解满足特定条件的第 小数。
题目要求一段区间 内满足特定条件的数值个数,如果能找到方法计算出前缀区间 内满足特定条件的数值个数,那么我们就可以利用「前缀和思想」,分别计算出区间 与区间 内满足特定条件的数值个数,然后将两者相减即为所求答案。即:。
在使用「前缀和思想」思想后,问题转换为计算区间 内满足特定条件的数值个数。
接下来就要用到数位 DP 的基本思想。
数位 DP 的基本思想:将区间数字拆分为数位,然后逐位进行确定。
我们通过将区间上的数字按照数位进行拆分,然后逐位确定每一个数位上的可行方案,从而计算出区间内的可行方案个数。
数位 DP 可以通过「记忆化搜索」的方式实现,也可以通过「迭代递推」的方式实现。因为数位 DP 中需要考虑的参数很多,使用「记忆化搜索」的方式更加方便传入参数,所以这里我们采用「记忆化搜索」的方式来实现。
在使用「记忆化搜索」的时候,需要考虑的参数有:
- 当前枚举的数位位置()。
- 前一位数位(或前几位数位)的情况,比如前几位的总和()、某个数字出现次数()、前几位所选数字集合(通常使用「状态压缩」的方式,即用一个二进制整数 来表示)等等。
- 前一位数位(或前几位数位)是否等于上界的前几位数字(),用于限制本次搜索的数位范围。
- 前一位数位是否填了数字(),如果前一位数位填了数字,则当前位可以从 开始填写数字;如果前一位没有填写数字,则当前位可以跳过,或者从 开始填写数字。
- 当前位数位所能选择的最小数字()和所能选择的最大数字()。
对应代码如下:
class Solution:
def digitDP(self, n: int) -> int:
# 将 n 转换为字符串 s
s = str(n)
@cache
# pos: 第 pos 个数位
# state: 之前选过的数字集合。
# isLimit: 表示是否受到选择限制。如果为真,则第 pos 位填入数字最多为 s[pos];如果为假,则最大可为 9。
# isNum: 表示 pos 前面的数位是否填了数字。如果为真,则当前位不可跳过;如果为假,则当前位可跳过。
def dfs(pos, state, isLimit, isNum):
if pos == len(s):
# isNum 为 True,则表示当前方案符合要求
return int(isNum)
ans = 0
if not isNum:
# 如果 isNumb 为 False,则可以跳过当前数位
ans = dfs(pos + 1, state, False, False)
# 如果前一位没有填写数字,则最小可选择数字为 0,否则最少为 1(不能含有前导 0)。
minX = 0 if isNum else 1
# 如果受到选择限制,则最大可选择数字为 s[pos],否则最大可选择数字为 9。
maxX = int(s[pos]) if isLimit else 9
# 枚举可选择的数字
for x in range(minX, maxX + 1):
# x 不在选择的数字集合中,即之前没有选择过 x
if (state >> x) & 1 == 0:
ans += dfs(pos + 1, state | (1 << x), isLimit and x == maxX, True)
return ans
return dfs(0, 0, True, False)
接下来,我们通过一道简单的例题来具体了解一下数位 DP 以及解题思路。
1.2 统计特殊整数
1.2.1 题目大意
描述:给定一个正整数 。
要求:求区间 内的所有整数中,特殊整数的数目。
说明:
- 特殊整数:如果一个正整数的每一个数位都是互不相同的,则称它是特殊整数。
- 。
示例:
- 示例 1:
输入:n = 20
输出:19
解释:1 到 20 之间所有整数除了 11 以外都是特殊整数。所以总共有 19 个特殊整数。
- 示例 2:
输入:n = 5
输出:5
解释:1 到 5 所有整数都是特殊整数。
1.2.2 解题思路
思路 1:动态规划 + 数位 DP
将 转换为字符串 ,定义递归函数 def dfs(pos, state, isLimit, isNum):
表示构造第 位及之后所有数位的合法方案数。接下来按照如下步骤进行递归。
- 从
dfs(0, 0, True, False)
开始递归。dfs(0, 0, True, False)
表示:- 从位置 开始构造。
- 初始没有使用数字(即前一位所选数字集合为 )。
- 开始时受到数字 对应最高位数位的约束。
- 开始时没有填写数字。
- 如果遇到 ,表示到达数位末尾,此时:
- 如果 ,说明当前方案符合要求,则返回方案数 。
- 如果 ,说明当前方案不符合要求,则返回方案数 。
- 如果 ,则定义方案数 ,令其等于 ,即:。
- 如果遇到 ,说明之前位数没有填写数字,当前位可以跳过,这种情况下方案数等于 位置上没有受到 位的约束,并且之前没有填写数字时的方案数,即:
ans = dfs(i + 1, state, False, False)
。 - 如果 ,则当前位必须填写一个数字。此时:
- 根据 和 来决定填当前位数位所能选择的最小数字()和所能选择的最大数字(),
- 然后根据 来枚举能够填入的数字 。
- 如果之前没有选择 ,即 不在之前选择的数字集合 中,则方案数累加上当前位选择 之后的方案数,即:
ans += dfs(pos + 1, state | (1 << x), isLimit and x == maxX, True)
。state | (1 << x)
表示之前选择的数字集合 加上 。isLimit and x == maxX
表示 位受到之前位限制和 位限制。- 表示 位选择了数字。
思路 1:代码
class Solution:
def countSpecialNumbers(self, n: int) -> int:
# 将 n 转换为字符串 s
s = str(n)
@cache
# pos: 第 pos 个数位
# state: 之前选过的数字集合。
# isLimit: 表示是否受到选择限制。如果为真,则第 pos 位填入数字最多为 s[pos];如果为假,则最大可为 9。
# isNum: 表示 pos 前面的数位是否填了数字。如果为真,则当前位不可跳过;如果为假,则当前位可跳过。
def dfs(pos, state, isLimit, isNum):
if pos == len(s):
# isNum 为 True,则表示当前方案符合要求
return int(isNum)
ans = 0
if not isNum:
# 如果 isNumb 为 False,则可以跳过当前数位
ans = dfs(pos + 1, state, False, False)
# 如果前一位没有填写数字,则最小可选择数字为 0,否则最少为 1(不能含有前导 0)。
minX = 0 if isNum else 1
# 如果受到选择限制,则最大可选择数字为 s[pos],否则最大可选择数字为 9。
maxX = int(s[pos]) if isLimit else 9
# 枚举可选择的数字
for x in range(minX, maxX + 1):
# x 不在选择的数字集合中,即之前没有选择过 x
if (state >> x) & 1 == 0:
ans += dfs(pos + 1, state | (1 << x), isLimit and x == maxX, True)
return ans
return dfs(0, 0, True, False)
思路 1:复杂度分析
- 时间复杂度:,其中 为给定整数。
- 空间复杂度:。
2. 数位 DP 的应用
2.1 至少有 1 位重复的数字
2.1.1 题目链接
2.1.2 题目大意
描述:给定一个正整数 。
要求:返回在 范围内具有至少 位重复数字的正整数的个数。
说明:
- 。
示例:
- 示例 1:
输入:n = 20
输出:1
解释:具有至少 1 位重复数字的正数(<= 20)只有 11。
- 示例 2:
输入:n = 100
输出:10
解释:具有至少 1 位重复数字的正数(<= 100)有 11,22,33,44,55,66,77,88,99 和 100。
2.1.3 解题思路
思路 1:动态规划 + 数位 DP
正向求解在 范围内具有至少 位重复数字的正整数的个数不太容易,我们可以反向思考,先求解出在 范围内各位数字都不重复的正整数的个数 ,然后 就是题目答案。
将 转换为字符串 ,定义递归函数 def dfs(pos, state, isLimit, isNum):
表示构造第 位及之后所有数位的合法方案数。接下来按照如下步骤进行递归。
- 从
dfs(0, 0, True, False)
开始递归。dfs(0, 0, True, False)
表示:- 从位置 开始构造。
- 初始没有使用数字(即前一位所选数字集合为 )。
- 开始时受到数字 对应最高位数位的约束。
- 开始时没有填写数字。
- 如果遇到 ,表示到达数位末尾,此时:
- 如果 ,说明当前方案符合要求,则返回方案数 。
- 如果 ,说明当前方案不符合要求,则返回方案数 。
- 如果 ,则定义方案数 ,令其等于 ,即:。
- 如果遇到 ,说明之前位数没有填写数字,当前位可以跳过,这种情况下方案数等于 位置上没有受到 位的约束,并且之前没有填写数字时的方案数,即:
ans = dfs(i + 1, state, False, False)
。 - 如果 ,则当前位必须填写一个数字。此时:
- 根据 和 来决定填当前位数位所能选择的最小数字()和所能选择的最大数字(),
- 然后根据 来枚举能够填入的数字 。
- 如果之前没有选择 ,即 不在之前选择的数字集合 中,则方案数累加上当前位选择 之后的方案数,即:
ans += dfs(pos + 1, state | (1 << d), isLimit and d == maxX, True)
。state | (1 << d)
表示之前选择的数字集合 加上 。isLimit and d == maxX
表示 位受到之前位限制和 位限制。- 表示 位选择了数字。
- 最后的方案数为
n - dfs(0, 0, True, False)
,将其返回即可。
思路 1:代码
class Solution:
def numDupDigitsAtMostN(self, n: int) -> int:
# 将 n 转换为字符串 s
s = str(n)
@cache
# pos: 第 pos 个数位
# state: 之前选过的数字集合。
# isLimit: 表示是否受到选择限制。如果为真,则第 pos 位填入数字最多为 s[pos];如果为假,则最大可为 9。
# isNum: 表示 pos 前面的数位是否填了数字。如果为真,则当前位不可跳过;如果为假,则当前位可跳过。
def dfs(pos, state, isLimit, isNum):
if pos == len(s):
# isNum 为 True,则表示当前方案符合要求
return int(isNum)
ans = 0
if not isNum:
# 如果 isNumb 为 False,则可以跳过当前数位
ans = dfs(pos + 1, state, False, False)
# 如果前一位没有填写数字,则最小可选择数字为 0,否则最少为 1(不能含有前导 0)。
minX = 0 if isNum else 1
# 如果受到选择限制,则最大可选择数字为 s[pos],否则最大可选择数字为 9。
maxX = int(s[pos]) if isLimit else 9
# 枚举可选择的数字
for d in range(minX, maxX + 1):
# d 不在选择的数字集合中,即之前没有选择过 d
if (state >> d) & 1 == 0:
ans += dfs(pos + 1, state | (1 << d), isLimit and d == maxX, True)
return ans
return n - dfs(0, 0, True, False)
思路 1:复杂度分析
- 时间复杂度:。
- 空间复杂度:。
2.2 数字 1 的个数
2.2.1 题目链接
2.2.2 题目大意
描述:给定一个整数 。
要求:计算所有小于等于 的非负整数中数字 出现的个数。
说明:
- 。
示例:
- 示例 1:
输入:n = 13
输出:6
- 示例 2:
输入:n = 0
输出:0
2.2.3 解题思路
思路 1:动态规划 + 数位 DP
将 转换为字符串 ,定义递归函数 def dfs(pos, cnt, isLimit):
表示构造第 位及之后所有数位中数字 出现的个数。接下来按照如下步骤进行递归。
- 从
dfs(0, 0, True)
开始递归。dfs(0, 0, True)
表示:- 从位置 开始构造。
- 初始数字 出现的个数为 。
- 开始时受到数字 对应最高位数位的约束。
- 如果遇到 ,表示到达数位末尾,此时:返回数字 出现的个数 。
- 如果 ,则定义方案数 ,令其等于 ,即:。
- 如果遇到 ,说明之前位数没有填写数字,当前位可以跳过,这种情况下方案数等于 位置上没有受到 位的约束,并且之前没有填写数字时的方案数,即:
ans = dfs(i + 1, state, False, False)
。 - 如果 ,则当前位必须填写一个数字。此时:
- 因为不需要考虑前导 所以当前位数位所能选择的最小数字()为 。
- 根据 来决定填当前位数位所能选择的最大数字()。
- 然后根据 来枚举能够填入的数字 。
- 方案数累加上当前位选择 之后的方案数,即:
ans += dfs(pos + 1, cnt + (d == 1), isLimit and d == maxX)
。cnt + (d == 1)
表示之前数字 出现的个数加上当前位为数字 的个数。isLimit and d == maxX
表示 位受到之前位 位限制。
- 最后的方案数为
dfs(0, 0, True)
,将其返回即可。
思路 1:代码
class Solution:
def countDigitOne(self, n: int) -> int:
# 将 n 转换为字符串 s
s = str(n)
@cache
# pos: 第 pos 个数位
# cnt: 之前数字 1 出现的个数。
# isLimit: 表示是否受到选择限制。如果为真,则第 pos 位填入数字最多为 s[pos];如果为假,则最大可为 9。
def dfs(pos, cnt, isLimit):
if pos == len(s):
return cnt
ans = 0
# 不需要考虑前导 0,则最小可选择数字为 0
minX = 0
# 如果受到选择限制,则最大可选择数字为 s[pos],否则最大可选择数字为 9。
maxX = int(s[pos]) if isLimit else 9
# 枚举可选择的数字
for d in range(minX, maxX + 1):
ans += dfs(pos + 1, cnt + (d == 1), isLimit and d == maxX)
return ans
return dfs(0, 0, True)
思路 1:复杂度分析
- 时间复杂度:。
- 空间复杂度:。