@代码随想录算法训练营第43天 | 动态规划 背包理论基础 LeetCode1049.最后一块石头的重量II,494.目标和,474.一和零
1049.最后一块石头的重量II
第一遍读题思考
重点在于背包问题的理论基础建议阅读以下两个链接。
背包问题理论基础,用二维数组入门
背包问题理论基础,用一维数组优化
代码随想录解法思路
如何分析题目构建成01背包问题?这道题本质上还是把所有的石头分成等重的两堆,所以也就是现在有一个总重为sum/2的背包,问最多能装多少,最后sum-2*dp[target]就好了。
c++代码具体实现注意事项
class Solution {
public:
int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {
int sum = accumulate(stones.begin(), stones.end(), 0);
vector<int> dp(sum/2+1, 0);
int target=sum/2;
for(int i=0;i<stones.size();i++)
for(int j=target;j>=stones[i];j--){
dp[j] = max(dp[j], dp[j-stones[i]]+stones[i]);
}
return sum-2*dp[target];
}
};
494.目标和
第一遍读题思考
重点在于背包问题的理论基础建议阅读以下两个链接。
背包问题理论基础,用二维数组入门
背包问题理论基础,用一维数组优化
代码随想录解法思路
主要需要注意上面这两个关键思路,一个是怎么构建的背包问题(通过把问题分解为正数和负数,只需要在背包里统计能放多少种整数就可以了。)再有就是这里的dp
数组记录的是放的正数的和为j的时候有多少种。
c++代码具体实现注意事项
class Solution {
public:
int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {
int sum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0);
if((sum+target)%2==1) return 0;
if(abs(target)>sum) return 0;
vector<int> dp((sum+target)/2+1, 0);
dp[0]=1;
for(int i=0;i<nums.size();i++)
for(int j=(sum+target)/2;j>=nums[i];j--){
dp[j] += dp[j-nums[i]];
}
return dp[(sum+target)/2];
}
};
474.一和零
第一遍读题思考
重点在于背包问题的理论基础建议阅读以下两个链接。
背包问题理论基础,用二维数组入门
背包问题理论基础,用一维数组优化
代码随想录解法思路
仍然是01背包问题,只不过进化成了二维数组。
c++代码具体实现注意事项
class Solution {
public:
int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {
vector<vector<int>> dp(m+1, vector<int>(n+1,0));
for(int id=0;id<strs.size();id++){
int zeroNum{0};
int oneNum{0};
for(auto c:strs[id]){
if(c=='0') zeroNum++;
else oneNum++;
}
for(int i=m;i>=zeroNum;i--)
for(int j=n;j>=oneNum;j--){
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-zeroNum][j-oneNum]+1);
}
}
return dp[m][n];
}
};