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  • 【代码随想录第45天】动态规划5


    代码随想录第45天| 动态规划5

    • 1049. 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

    LeetCode题目:1049. 最后一块石头的重量 II
    代码随想录:1049. 最后一块石头的重量 II

    在这里插入图片描述

    思路就是尽量把石头分成重量总和相等的两堆,想明白这个,就跟416题没什么区别了

    class Solution {
    public:
    //尽量把石头分成重量总和相等的两堆
        int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {
            int sum = 0;
            for(int n : stones){
                sum += n;
            }
            int target = sum / 2;
            vector<int> dp(target + 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 abs(dp[target] - (sum-dp[target]));
    
        }
    };
    
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    494. 目标和

    LeetCode题目: 494. 目标和
    代码随想录: 494. 目标和

    在这里插入图片描述
    假设加法的总和为x,那么减法对应的总和就是sum - x。
    所以我们要求的是 x - (sum - x) = target
    x = (target + sum) / 2,此时问题就转化为,装满容量为x的背包,有几种方法。
    若不能整除2,无解,直接return 0
    01背包问题
    dp[j] 表示:填满j(包括j)这么大容积的包,有dp[j]种方法
    递推公式:dp[j] += dp[j - nums[i]]
    初始化dp[0] = 1

       int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
                sum += nums[i];
            }
            if (abs(target) > sum) return 0;
            if((target + sum) % 2 == 1) return 0;
            int x = (target + sum) / 2;
            vector<int> dp(x + 1); //装满容量为x的背包有多少种方法
            dp[0] = 1;
            for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
                for(int j = x; j >= nums[i]; j--){
                    dp[j] += dp[j - nums[i]];
                }
            }
            return dp[x];
        }
    
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    时间复杂度:O(n × m),n为正数个数,m为背包容量
    空间复杂度:O(m),m为背包容量

    474.一和零

    LeetCode题目:474.一和零
    代码随想录:474.一和零

    在这里插入图片描述
    m 和 n相当于是一个背包,两个维度的01背包。
    二维dp[i][j]:装满i个0,j个1最多背了dp[i][j]个物品.

    01背包:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight] + val[i])
    每个物品重量为: x 个 0, y 个1
    则有:
    dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - x][j - y] + 1);
    初始化:0

    class Solution {
    public:
        int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {
            vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1, 0));
            for(string str : strs){
                int x = 0, y = 0;
                for(char c : str){
                    if(c == '0') x++;
                    else y++;
                }
                //倒序遍历
                for(int i = m; i >= x; i--){
                    for(int j = n; j >= y; j--){
                        dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - x][j - y] + 1);
                    }
                }
            }
            return dp[m][n];
        }
    };
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43340788/article/details/133704213
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