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网站增加权重吗,网站制作费用大概多少,seo 费用,手机 网站 开发题目一:目标和 问题描述 494. 目标和 - 力扣(LeetCode) 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 或 - ,然后串联起所有整数,可以构造一个 表达式 : 例如&#xff…

题目一:目标和

问题描述

494. 目标和 - 力扣(LeetCode)

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 '+' 或 '-' ,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。

解题步骤

初看这一题,感觉挺麻烦的,难道要挨个尝试过去吗?

那这个代码又该如何设计??

如果你看过之前的【蓝桥杯速成】| 7.01背包练习生-CSDN博客

就会发现这一题和分割等和子集,最后一块石头的重量是类似的

我们都可以采取大事化小,小事化了的方法解决

不就是加法和减法吗,

由于题目给出每个数字都是正数,target有可能为负数

那我们就把nums里的数分为两部分,一部分做加法addnums,另一部分做减法subnums

那么显然可以得到

addnums+subnums=sum

addnums-subnums=target

运用我们的数学知识来解个方程

addnums=(sum+target)/2

sum和target是给定的,所以说这里可以先做个剪枝

如果不能sum,target不能被2整除,那么肯定找不到答案,

从一堆整数里凑出小数那不是很荒谬嘛!

if((sum+target)%2!=0)

        return 0;

那么除此以外target>sum也是不合理的,就全部加满就是sum怎么可能还变多嘞

if(target > sum)

        return 0; 

那么剩下步骤只需要求 nums中可以有多少种能凑出和为addnums的方案

因为sum固定,求出addnums相当于剩下的都是subnums,这肯定跑不了! 

所以现在的问题就是求出有多少种组合

那么组合问题应该用回溯算法对吧?但是嘞回溯是暴力枚举得到结果的,可能会超时

所以这里我们还是使用动规五部曲,选用二维数组来求解

1.确定dp数组以及下标的含义

本题也是只有一个数组,那么重量和价值的数值是一样的

我们最后要得到的是和为addnums的最多de结果数量

那么 i 表示目前选择数字的下标,j 代表 addnums 的值

dp[ i ][ j ]表示使用 下标为[0, i]的nums[i]能够凑满 j(包括j)这么大容量的包,有dp[ i ][ j ]种方法

vector<vector<int>> dp(nums.size(),vector<int>(addnums+1,0));

2.确定递推公式

这一题与不同路径那题需要考虑清楚的地方是一样的

我们需要的组合数量,不是组合里的元素数量

那么在dp[i][j]这一格的时候

  • 不放物品i:即背包容量为j,里面不放物品i,装满有dp[i - 1][j]中方法。

  • 放物品i: 即:先空出物品i的容量,背包容量为(j - 物品i容量),放满背包有 dp[i - 1][j - 物品i容量] 种方法。

加不加上第i号数字我们都记成同一个情况

所以递推公式应该为

dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - nums[i]];

 但 j-nums[i]作为数组下标,是有风险的,万一为负数嘞?

所以要加个判断表示装不下i号物品,此时方案数仍旧是dp[i-1][j],保持不变

if(nums[i]>j) dp[i][j]=dp[i-1][j];

else dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i-1][j-nums[i]];

 3.初始化

从递推公式可以看出,我们使用这个动态二维数组时,

是利用左上方和正上方两个格子里的值共同得到的,

所以一开始我们就需要这两个方向的值存在才能继续推到后面的

所以初始化第一行和第一列

dp[0][j]就是第一行元素,意为只放0号,把容量为j的背包填满有几种方法

那么只有nums[i]=j的情况下才有一种方法,其它情况都没有办法放进去(太小或太大)

dp[i][0]就是第一列元素,表示背包容量为0,放物品0~i号,装满有几种方式

那答案肯定为1,就是不放物品(不放也是一种方法)

初始化如下:

dp[0][nums[0]] = 1,其它为0

dp[i][0]=1

 但还有个例外,就是物品数值就是0,应该怎么处理,举例看看:

如果有两个物品,物品0为0, 物品1为0,装满背包容量为0的方法有几种?

  • 放0件物品
  • 放物品0
  • 放物品1
  • 放物品0 和 物品1

此时是有4种方法。

其实就是算数组里有t个0,然后按照组合数量求,即 2^t 。

那么这一部分的初始化为:

int numzero=0;

for(int i=0;i<nums.size();i++){

        if(nums[i]==0)        numzero++;

        dp[i][0]=(int) pow(2.0,numzero);

}

统计过程同时初始化 

4.确定遍历顺序

01背包外层遍历物品,里层遍历背包 

for(int i=1;i<nums.size();i++){

        for(int j=0;j<=target;j++){

最后组合一下代码,编译运行试试,如果出现问题需要即时打印dp进行检查

详细代码如下 

code

class Solution {
public:int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {int sum=0;for(int i=0;i<nums.size();i++){sum+=nums[i];}if(abs(target)>sum) return 0;if((target+sum)%2==1)   return 0;int addnums=(target+sum)/2;vector<vector<int>> dp(nums.size(),vector<int>(addnums+1,0));if(nums[0]<=addnums) dp[0][nums[0]]=1;dp[0][0]=1;int numzero=0;for(int i=0;i<nums.size();i++){if(nums[i]==0) numzero++;dp[i][0]=(int)pow(2.0,numzero);}for(int i=1;i<nums.size();i++){for(int j=0;j<=addnums;j++){if(nums[i]>j)   dp[i][j]=dp[i-1][j];elsedp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-nums[i]];}}return dp[nums.size()-1][addnums];}
};


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