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代码随想录Day31

Day31

动态规划part04

LeetCode 1049. 最后一块石头的重量 II

题目描述

有一堆石头,用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。

每一回合,从中选出任意两块石头,然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 xy,且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下:

  • 如果 x == y,那么两块石头都会被完全粉碎;
  • 如果 x != y,那么重量为 x 的石头将会完全粉碎,而重量为 y 的石头新重量为 y-x

最后,最多只会剩下一块 石头。返回此石头 最小的可能重量 。如果没有石头剩下,就返回 0

示例

输入:stones = [2,7,4,1,8,1]
输出:1
解释:
组合 2 和 4,得到 2,所以数组转化为 [2,7,1,8,1],
组合 7 和 8,得到 1,所以数组转化为 [2,1,1,1],
组合 2 和 1,得到 1,所以数组转化为 [1,1,1],
组合 1 和 1,得到 0,所以数组转化为 [1],这就是最优值。

题目链接

https://leetcode.cn/problems/last-stone-weight-ii/description/

思路

本质上是将石头分为两堆质量最相近的, 然后相减

先求和得总质量sum, 然后求装sum / 2质量得背包的最大质量

  1. dp数组及下标含义

dp[n] : 容量为n的最大质量

  1. 递推公式

dp[n] = Math.max(dp[n], dp[n - stones[j] + stones[j]]), j∈[0, stones.length - 1]

  1. 初始化

均为0

  1. 遍历顺序
for (int i = 0; i < stones.length; i++)
            for (int j = target; j >= stones[i]; j--) {
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - stones[i]]+ stones[i]);
            }
解决代码
class Solution {
    public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
        int sum = 0;
        for (int stone : stones) {
            sum += stone;
        }
        int target = sum / 2;
        int[] dp = new int[target + 1];
        for (int i = 0; i < stones.length; i++)
            for (int j = target; j >= stones[i]; j--) {
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - stones[i]]+ stones[i]);
            }
        //sum - dp[target]为另外一堆的质量, 且是较大的
        return sum - 2 * dp[target];
    }
}

LeetCode 494. 目标和

题目描述

给你一个非负整数数组 nums 和一个整数 target

向数组中的每个整数前添加 '+''-' ,然后串联起所有整数,可以构造一个 表达式

  • 例如,nums = [2, 1] ,可以在 2 之前添加 '+' ,在 1 之前添加 '-' ,然后串联起来得到表达式 "+2-1"

返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同 表达式 的数目。

示例

输入:nums = [1,1,1,1,1], target = 3
输出:5
解释:一共有 5 种方法让最终目标和为 3 。
-1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 - 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 - 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 - 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 + 1 - 1 = 3

题目链接

https://leetcode.cn/problems/target-sum/description/

思路

原数组是非负整数组, 所以可以认为和为sum1的加正号, 和为sum2的要加负号

所以有

  • sum1 + sum2 = sum, sum为总和
  • sum1 - sum2 = target

联立解得 sum1 = (sum + target) / 2

因此问题转换为, 能否将容量为sum1的背包填满

  1. dp数组及下标含义

dp[n] : 填充满容量为n的背包的填充方法

  1. 递推公式

dp[n] += dp[n - nums[j]], j∈[0, nums.length - 1]

  1. 初始化

dp[0] = 1

  1. 遍历顺序
for (int i = 0; i < len; i ++) {
            for (int j = sum1; j >= nums[i]; j--) {
                dp[j] += dp[j - nums[i]];
            }
        }
解决代码
class Solution {
    public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
        int sum = 0;
        //求和
        for (int num : nums) {
            sum += num;
        }
		//目标值的绝对值比总和大,则说明无法满足要求
        if (Math.abs(target) > sum) {
            return 0;
        }
        //sum1不是整数,也无法满足
        if ((sum + target) % 2 == 1) {
            return 0;
        }
        int sum1 = (sum + target) / 2;
        int[] dp = new int[sum1 + 1]; 
        dp[0] = 1;

        int len = nums.length;
        for (int i = 0; i < len; i ++) {
            for (int j = sum1; j >= nums[i]; j--) {
                dp[j] += dp[j - nums[i]];
            }
        }
        return dp[sum1];
    }
}

LeetCode 474.一和零

题目描述

给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 mn

请你找出并返回 strs 的最大子集的长度,该子集中 最多m0n1

如果 x 的所有元素也是 y 的元素,集合 x 是集合 y子集

示例

输入:strs = [“10”, “0001”, “111001”, “1”, “0”], m = 5, n = 3
输出:4
解释:最多有 5 个 0 和 3 个 1 的最大子集是 {“10”,“0001”,“1”,“0”} ,因此答案是 4 。
其他满足题意但较小的子集包括 {“0001”,“1”} 和 {“10”,“1”,“0”} 。{“111001”} 不满足题意,因为它含 4 个 1 ,大于 n 的值 3 。

题目链接

https://leetcode.cn/problems/ones-and-zeroes/description/

思路
  1. dp数组及下标含义

dp[m][n] : 最多有m个0和n个1的最大子集长度

  1. 递推公式

dp[m][n] = Math.max(dp[m][n], dp[m - zeroNum][n - oneNum] + 1)

  1. 初始化

均为0

  1. 遍历顺序
for (int i = m; i >= zeroNum; i--) {
                for (int j = n; j >= oneNum; j--) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
                }
            }

实质上还是一位动态数组, 所以得倒序遍历

解决代码
class Solution {
    public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
        //dp[i][j] 有i个0,j个1时含有子集的最大个数

        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

        int zeroNum, oneNum;
        for (String str : strs) {
            zeroNum = 0;
            oneNum = 0;
            for (char ch : str.toCharArray()) {
                if (ch == '0'){
                    zeroNum++;//0的个数
                }else{
                    oneNum++;
                }//记录1的个数
            }
            for (int i = m; i >= zeroNum; i--) {
                for (int j = n; j >= oneNum; j--) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
                }
            }
        }

        return dp[m][n];
    }
}

http://www.dtcms.com/a/108851.html

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