【算法挨揍日记】day42——494. 目标和、1049. 最后一块石头的重量 II

news2024/10/7 8:29:24

494. 目标和

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 '+' 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:

算法思路:
本题可以直接⽤「暴搜」的⽅法解决。但是稍微⽤数学知识分析⼀下,就能转化成我们常⻅的「背
包模型」的问题。
设我们最终选取的结果中,前⾯加 + 号的数字之和为 a ,前⾯加 - 号的数字之和为 b ,整个数组
的总和为 sum ,于是我们有:
a + b = sum
a - b = target
上⾯两个式⼦消去 b 之后,可以得到 a = (sum + target) / 2
也就是说,我们仅需在 nums 数组中选择⼀些数,将它们凑成和为 (sum + target) / 2
可。
问题就变成了 416. 分割等和⼦集 这道题。
我们可以⽤相同的分析模式,来处理这道题。
1. 状态表⽰:
dp[i][j] 表⽰:在前 i 个数中选,总和正好等于 j ,⼀共有多少种选法。
2. 状态转移⽅程:
⽼规矩,根据「最后⼀个位置」的元素,结合题⽬的要求,我们有「选择」最后⼀个元素或者「不
选择」最后⼀个元素两种策略:
i. 不选 nums[i] :那么我们凑成总和 j 的总⽅案,就要看在前 i - 1 个元素中选,凑
成总和为 j 的⽅案数。根据状态表⽰,此时 dp[i][j] = dp[i - 1][j]
ii. 选择 nums[i] :这种情况下是有前提条件的,此时的 nums[i] 应该是⼩于等于 j
因为如果这个元素都⽐要凑成的总和⼤,选择它就没有意义呀。那么我们能够凑成总和为
j 的⽅案数,就要看在前 i - 1 个元素中选,能否凑成总和为 j - nums[i] 。根据
状态表⽰,此时 dp[i][j] = dp[i - 1][j - nums[i]]
综上所述,两种情况如果存在的话,应该要累加在⼀起。因此,状态转移⽅程为:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
if(nums[i - 1] <= j) dp[i][j] = dp[i][j] += dp[i - 1][j - nums[i
- 1]]
3. 初始化:
由于需要⽤到「上⼀⾏」的数据,因此我们可以先把第⼀⾏初始化。
第⼀⾏表⽰不选择任何元素,要凑成⽬标和 j 。只有当⽬标和为 0 的时候才能做到,因此第⼀
⾏仅需初始化第⼀个元素 dp[0][0] = 1
4. 填表顺序:
根据「状态转移⽅程」,我们需要「从上往下」填写每⼀⾏,每⼀⾏的顺序是「⽆所谓的」。
5. 返回值:
根据「状态表⽰」,返回 dp[n][aim] 的值。
其中 n 表⽰数组的⼤⼩, aim 表⽰要凑的⽬标和。
6. 空间优化:
所有的「背包问题」,都可以进⾏空间上的优化。
对于 01背包类型的,我们的优化策略是:
i. 删掉第⼀维;
ii. 修改第⼆层循环的遍历顺序即可。

解题代码:

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

1049. 最后一块石头的重量 II

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 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:

算法思路:
先将问题「转化」成我们熟悉的题型。
任意两块⽯头在⼀起粉碎,重量相同的部分会被丢掉,重量有差异的部分会被留下来。那就
相当于在原始的数据的前⾯,加上「加号」或者「减号」,是最终的结果最⼩即可。也就是
说把原始的⽯头分成两部分,两部分的和越接近越好。
⼜因为当所有元素的和固定时,分成的两部分越接近数组「总和的⼀半」,两者的差越⼩。
因此问题就变成了:在数组中选择⼀些数,让这些数的和尽量接近 sum / 2 ,如果把数看成物
品,每个数的值看成体积和价值,问题就变成了「01 背包问题」。
1. 状态表⽰:
dp[i][j] 表⽰在前 i 个元素中选择,总和不超过 j,此时所有元素的「最⼤和」。
2. 状态转移⽅程:
⽼规矩,根据「最后⼀个位置」的元素,结合题⽬的要求,分情况讨论:
i. 不选 stones[i] :那么我们是否能够凑成总和为 j ,就要看在前 i - 1 个元素中
选,能否凑成总和为 j 。根据状态表⽰,此时 dp[i][j] = dp[i - 1][j]
ii. 选择 stones[i] :这种情况下是有前提条件的,此时的 stones[i] 应该是⼩于等于
j 。因为如果这个元素都⽐要凑成的总和⼤,选择它就没有意义呀。那么我们是否能够凑
成总和为 j ,就要看在前 i - 1 个元素中选,能否凑成总和为 j - stones[i] 。根
据状态表⽰,此时 dp[i][j] = dp[i - 1][j - stones[i]] + stones[i]
综上所述,我们要的是最⼤价值。因此,状态转移⽅程为:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
if(j >= stones[i]) dp[i][j] = dp[i][j] + dp[i - 1][j - stones[i]]
+ stones[i]
3. 初始化:
由于需要⽤到上⼀⾏的数据,因此我们可以先把第⼀⾏初始化。
第⼀⾏表⽰「没有⽯⼦」。因此想凑成⽬标和 j ,最⼤和都是 0
4. 填表顺序:
根据「状态转移⽅程」,我们需要「从上往下」填写每⼀⾏,每⼀⾏的顺序是「⽆所谓的」。
5. 返回值:
a. 根据「状态表⽰」,先找到最接近 sum / 2 的最⼤和 dp[n][sum / 2]
b. 因为我们要的是两堆⽯⼦的差,因此返回 sum - 2 * dp[n][sum / 2]
6. 空间优化:
所有的背包问题,都可以进⾏「空间」上的优化。
对于 01背包类型的,我们的优化策略是:
i. 删掉第⼀维;
ii. 修改第⼆层循环的「遍历顺序」即可。

解题代码:

class Solution
{
public:
 int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) 
 {
 // 1. 准备⼯作
 int sum = 0;
 for(auto x : stones) sum += x;
 int n = stones.size(), m = sum / 2;
 // 2. dp
 vector<int> dp(m + 1);
 for(int i = 1; i <= n; i++)
 for(int j = m; j >= stones[i - 1]; j--)
 dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i - 1]] + stones[i - 1]);
 // 3. 返回结果
 return sum - 2 * dp[m];
 }
};

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