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

news2024/11/18 19:33:12

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];
 }
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1351969.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

工程化态势感知的困难

工程化态势感知的困难在于数据整合、大数据处理和分析、领域知识和模型构建、实时性和准确性要求以及安全和隐私问题。解决这些困难需要技术和专业知识的结合&#xff0c;以及各方面的合作和努力。 多源异构数据的整合&#xff1a;工程化态势感知需要从各种数据源获取数据&…

数据结构——顺序队列与链式队列的实现

目录 一、概念 1、队列的定义 2、队首 3、队尾 二、接口 1、可写接口 1&#xff09;数据入队 2&#xff09;数据出队 3&#xff09;清空队列 2、只读接口 1&#xff09;获取队首数据 2&#xff09;获取队列元素个数 3&#xff09;队列的判空 三、队列的顺序表实现…

com.gexin.platform 依赖下载问题

打包时报错显示&#xff1a; com.gexin.platform:gexin-rp-sdk-http:pom:4.1.1.4 failed to transfer from http://0.0.0.0/ 解决办法&#xff1a; 1、在idea中找到maven中的设置的settings.xml 2、根据路径找到settings.xml文件&#xff0c;添加以下内容 <mirror><…

基于孔雀优化算法的航线规划

MATLAB2020a下正常运行 上传明细-CSDN创作中心

一元函数微分学——刷题(14

目录 1.题目&#xff1a;2.解题思路和步骤&#xff1a;3.总结&#xff1a;小结&#xff1a; 1.题目&#xff1a; 2.解题思路和步骤&#xff1a; 只要知道反函数求导等于原函数的导数的倒数&#xff0c;那就很好求解了&#xff0c;这不过要先处理好x和y的对应关系&#xff0c;知…

WPF容器的背景对鼠标事件的影响

背景&#xff1a;在实现鼠标拖动窗口的过程中发现对父容器设置了鼠标拖动窗口的事件MouseLeftButtonDown private void DragWindow(object sender, MouseButtonEventArgs e) {if (e.LeftButton MouseButtonState.Pressed)DragMove(); } 问题&#xff1a;非常困惑的是&#x…

【MySQL】常用存储引擎,数据库管理,数据表管理,数据库账户管理

目录 一 常用的数据引擎(4) 1.1 InnoDB存储引擎 1.2 MyISAM存储引擎 1.3 Memory存储引擎 1.4 ARCHIVE存储引擎 二 数据库管理 2.1 元数据库概念与分类 2.2 相关操作命令 三 数据表的管理 3.1 三大范式 3.2 数据类型 四 数据库账户管理 五 思维导图 一 常用的数据…

Mac环境下Parallels Desktop 19的安装和使用

为了后续构建漏洞靶场和渗透测试环境&#xff0c;我们需要提前准备好几套与宿主机隔离的工作环境&#xff08;Windows、Linux等&#xff09;&#xff0c;在Mac上最常用的就是Paralles Desktop&#xff08;PD&#xff09;工具了&#xff0c;当前最新版本为19。接下来介绍如何安装…

PDF控件Spire.PDF for .NET【安全】演示:获取并验证 PDF 中的数字签名

在 PDF 中创建数字签名广泛用于保护 PDF 文件。因此&#xff0c;当您查看一些带有数字签名的PDF文件时&#xff0c;需要获取并验证数字签名。本文向您展示了一种通过使用Spire.PDF和 C# 代码来获取和验证 PDF 中的数字签名的解决方案。 Spire.PDF for .NET 是一款独立 PDF 控件…

第二证券:停牌意味着什么?

股票停牌的原因&#xff1f; 一般来说&#xff0c;股票停牌的原因可以分为以下几类&#xff1a; 1、上市公司有严峻情况变化&#xff0c;如企业并购、重组等&#xff0c;为了确保生意顺利完成和信息宣布的及时、充分、准确&#xff0c;避免商场出现信息不对称的情况&#xff…

javascript 常见工具函数(五)

41.深度拷贝对象&#xff1a; static deepCopyObj$(obj) {var result Array.isArray(obj) ? [] : {};for (var key in obj) {if (obj.hasOwnProperty(key)) {if (typeof obj[key] object && obj[key] ! null) {result[key] Utils$.deepCopyObj$(obj[key]); //递归…

门店管理井然有序的秘诀,就在这1888字里

门店管理是一款帮助企业提高线下门店管理效率的应用&#xff0c;适用于所有拥有实体连锁门店的行业&#xff0c;如&#xff1a;连锁服饰、商超、数码产品、连锁餐饮等。 门店管理常见痛点 线下连锁门店的管理受位置、时间等因素影响&#xff0c;总部管理鞭长莫及&#xff1b; …

外贸自建站和独立站的区别?海洋建站方法?

外贸自建站和独立站的异同点&#xff1f;怎么建跨境电商网站&#xff1f; 越来越多的外贸企业开始关注和选择建立自己的网站来进行产品推广和销售。然而&#xff0c;在外贸建站领域中&#xff0c;存在两种常见的类型&#xff1a;外贸自建站和独立站。那么&#xff0c;这两者之…

Android Studio如何创建尺寸大小及API通用的模拟器

目录 前言 一、操作步骤 二、总结 三、更多资源 前言 在开发移动应用程序的过程中&#xff0c;使用模拟器进行测试是一种常见和方便的方式。Android Studio是一款功能强大的集成开发环境&#xff0c;它提供了创建和管理模拟器的功能。在本文中&#xff0c;我们将介绍如何创…

面向对象(类和对象,对象内存图,成员变量和局部变量,封装,构造方法)

1. 类和对象 1.1 类和对象的理解 客观存在的事物皆为对象 &#xff0c;所以我们也常常说万物皆对象。 类 类的理解 类是对现实生活中一类具有共同属性和行为的事物的抽象类是对象的数据类型&#xff0c;类是具有相同属性和行为的一组对象的集合简单理解&#xff1a;类就是对…

C++的基础语句

C前奏 1.变量的定义2.键入和输出3.运算符4.sizeof()函数5.判断6.goto语句7.总结 这个专题&#xff0c;我会用简单的语言介绍C的语法&#xff0c;并会适当的对比实现相同或相似功能的C与python代码写法上的不同。 1.变量的定义 对于python来说&#xff0c;我们可以跳过定义直接…

python统计分析——直方图(plt.hist)

使用matplotlib.pyplot.hist()函数绘制直方图 from matplotlib.pyplot as pltdata_setnp.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6]) plt.hist(fish_data) 下面介绍plt.hist()函数中常用的几个重要参数&#xff08;参数等号后为默认设置&#xff09;&#xff1a; &#xff08;1&#xff0…

从C++习题中思考

目录 一.开始1.1 二.变量和基本类型 C Peimer习题集第5版练习。 一.开始 1.1 编写程序&#xff0c;提示用户输入2个整数&#xff0c;打印出这两个整数指定的范围内的所有整数。 方式1&#xff1a;使用while循环。 #include<iostream> using namespace std; int main() …

RA4000CE (RTC模块)适用于汽车,工作温度范围宽,稳定性高

RA4000CE是一个集成了32.768 kHz数字温度补偿晶体振荡器(DTCXO)的RTC模块&#xff0c;适用于汽车&#xff0c;工作温度范围宽&#xff0c;稳定性高。它包括各种功能&#xff0c;如具有闰年校正的秒到年时钟/日历&#xff0c;时间警报&#xff0c;唤醒计时器&#xff0c;时间更新…

深入了解隧道代理HTTP的协议与技术细节

隧道代理HTTP&#xff0c;作为一种网络通信的桥梁技术&#xff0c;其背后的协议与技术细节承载着网络世界的无尽奥秘。对于技术人员而言&#xff0c;深入了解这些细节&#xff0c;不仅有助于优化网络性能&#xff0c;还能为网络安全提供坚实的保障。 一、隧道代理HTTP的协议基…