代码随想录算法训练营第四十三天|1049. 最后一块石头的重量 II、494. 目标和、74. 一和零。

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1049. 最后一块石头的重量 II

题目链接: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 x 和 y,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。

解题思路
本题和分割等和子序列类似,只是需要对最后的dp[target]的处理方式不同,需要sum-2*dp[target]返回即可。

代码实现

class Solution {public int lastStoneWeightII(int[] stones) {int sum = 0;for(int i : stones){sum += i;}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]);}}return sum-2*dp[target];}
}

494. 目标和

题目链接: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 ‘+’ 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。

解题思路
本题的关键点是了解到如何使表达式结果为target,
既然为target,那么就一定有 left组合 - right组合 = target。
left + right = sum,而sum是固定的。right = sum - left
公式来了, left - (sum - left) = target 推导出 left = (target + sum)/2 。
target是固定的,sum是固定的,left就可以求出来。
此时问题就是在集合nums中找出和为left的组合。
而递推公式
有哪些来源可以推出dp[j]呢?
只要搞到nums[i],凑成dp[j]就有dp[j - nums[i]] 种方法。
例如:dp[j],j 为5,
已经有一个1(nums[i]) 的话,有 dp[4]种方法 凑成 容量为5的背包。
已经有一个2(nums[i]) 的话,有 dp[3]种方法 凑成 容量为5的背包。
已经有一个3(nums[i]) 的话,有 dp[2]中方法 凑成 容量为5的背包
已经有一个4(nums[i]) 的话,有 dp[1]中方法 凑成 容量为5的背包
已经有一个5 (nums[i])的话,有 dp[0]中方法 凑成 容量为5的背包
那么凑整dp[5]有多少方法呢,也就是把 所有的 dp[j - nums[i]] 累加起来。
所以递推公式就是
dp[j] += dp[j-nums[i]]
代码实现

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

74. 一和零

题目链接: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 m 和 n 。
请你找出并返回 strs 的最大子集的长度,该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。
如果 x 的所有元素也是 y 的元素,集合 x 是集合 y 的 子集 。

解题思路
1、确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i][j]:最多有i个0和j个1的strs的最大子集的大小为dp[i][j]。
2、确定递推公式
dp[i][j] 可以由前一个strs里的字符串推导出来,strs里的字符串有zeroNum个0,oneNum个1。
dp[i][j] 就可以是 dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1。
然后我们在遍历的过程中,取dp[i][j]的最大值。
所以递推公式:dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
此时大家可以回想一下01背包的递推公式:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
对比一下就会发现,字符串的zeroNum和oneNum相当于物品的重量(weight[i]),字符串本身的个数相当于物品的价值(value[i])。
这就是一个典型的01背包! 只不过物品的重量有了两个维度而已。
3、dp数组如何初始化
在动态规划:关于01背包问题,你该了解这些!(滚动数组) (opens new window)中已经讲解了,01背包的dp数组初始化为0就可以。
因为物品价值不会是负数,初始为0,保证递推的时候dp[i][j]不会被初始值覆盖。
4、确定遍历顺序
在动态规划:关于01背包问题,你该了解这些!(滚动数组) (opens new window)中,我们讲到了01背包为什么一定是外层for循环遍历物品,内层for循环遍历背包容量且从后向前遍历!
那么本题也是,物品就是strs里的字符串,背包容量就是题目描述中的m和n。

代码实现

class Solution {public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {//dp[i][j]表示i个0和j个1时的最大子集int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];int oneNum, zeroNum;for (String str : strs) {oneNum = 0;zeroNum = 0;for (char ch : str.toCharArray()) {if (ch == '0') {zeroNum++;} else {oneNum++;}}//倒序遍历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);System.out.println(dp[i][j]);}}}return dp[m][n];}
}

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