最后一块石头的重量 II
力扣连接:1049. 最后一块石头的重量 II(中等)
1.方法
和 416. 分割等和子集 (opens new window) 非常像了
图解步骤
代码
class Solution {
public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
int sum = Arrays.stream(stones).sum();
int target = sum/2;
int[] dp = new int[target+1];
int n = stones.length;
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=target; j>=stones[i]; j--){
dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j-stones[i]]+stones[i]);
}
}
int other = sum-dp[target];//另一堆石头
return other-dp[target];
}
}
目标和
力扣连接:494. 目标和(中等)
1.方法
-
确定dp数组以及下标的含义
dp[j] 表示:填满j(包括j)这么大容积的包,有dp[j]种方法 -
确定递推公式
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。
图解步骤
关键点:
- if (abs(target) > sum) return 0; // 此时没有方案
- f ((target + sum) % 2 != 0) return 0; // 此时没有方案
代码
class Solution {
public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
int sum = Arrays.stream(nums).sum();
//target过大的情况
if(target<0 && Math.abs(target)>sum) return 0;
//无法整除的情况
if((target+sum)%2!=0) return 0;
int left = (target+sum)/2;
//背包容量为j时,有dp[j]种方法
int[] dp = new int[left+1];
//初始化
dp[0] = 1;
for(int i=0;i<nums.length;i++){
for(int j=left;j>=nums[i];j--){
dp[j] += dp[j-nums[i]];
}
}
return dp[left];
}
}
一和零
力扣连接:474. 一和零(中等)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-470543.html
- 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]。 - 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);
图解步骤
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470543.html
代码
class Solution {
public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
int[][] dp = new int[m+1][n+1];
for(String str: strs){
int zeroNum = 0;
int oneNum = 0;
for(char ch: str.toCharArray()){
if(ch=='1'){
oneNum++;
}else{
zeroNum++;
}
}
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];
}
}
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