动态规划01背包之1049 最后一块石头的重量 II(第11道)

news2024/10/5 13:37:10
题目:

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。

示例:

解法:

本题物品的重量为stones[i],物品的价值也为stones[i]。

对应着01背包里的物品重量weight[i]和 物品价值value[i]。

动规五部曲:

(1)确定dp数组以及下标的含义

01背包中,dp[j]:容量为j的背包,最多可以装的价值为 dp[j]。

本题中,石头的重量是 stones[i],石头的价值也是 stones[i] ,可以 “ 最多可以装的价值为 dp[j] ” == “ 最多可以背的重量为dp[j] ”

(2)确定递推公式

01背包的递推公式为:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

本题则是:dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);

(3)dp数组如何初始化:vector<int> dp(bagweight+1,0);

(4)确定遍历顺序:先遍历物品,后遍历背包容量

(5)举例推导dp数组

class Solution {
public:
    int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) 
    {
        //背包容量为所有石头重量/2;
        //转换成01背包问题:背包容量最多能装多少石头
        int n=stones.size();
        int sum=accumulate(stones.begin(),stones.end(),0);
        int bagweight=sum/2;
        vector<int> dp(bagweight+1,0);

        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=bagweight;j>=stones[i];j--)
            {
                dp[j]=max(dp[j],dp[j-stones[i]]+stones[i]);
            }
        }

        return sum-2*dp[bagweight];

    }
};

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