打卡Day36
1.1049.最后一块石头的重量II
题目链接:1049.最后一块石头的重量II
文档讲解: 代码随想录
本题就是尽量让石头分成重量相同的两堆,相撞之后剩下的石头最小,这样就化解为01背包问题。
(1)确定dp数组和小标的含义
dp[ j ] 表示容量为 j 的背包,最多可装的价值
(2)递推关系式
dp[ j ] = max(dp[ j ], dp[ j - stones[ i ]] + stones[ i ])
(3)初始化
因为重量都不会是负数,所以dp[j]都初始化为0就可以了
(4)遍历顺序
(5)打印数组
class Solution(object):
def lastStoneWeightII(self, stones):
"""
:type stones: List[int]
:rtype: int
"""
target = sum(stones) / 2
dp = [0] * (target + 1)
for i in range(len(stones)):
for j in range(target, stones[i] - 1, -1):
dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i])
return sum(stones) - 2 * dp[target]
2.494.目标和
这道题的目的是使得数组和为 target,统计方法数。加减可以看作把数组分为两个部分,一个是正数集合,另一个是负数集合,使得正数集合减去负数集合为 target。同时正数集合加上负数集合等于数组元素和。因此可以得到正数集合的容量为(target + sum) / 2,如果该值不为整数,则数组得不到target,方法数为0。
(1)确定数组和下标
dp[ j ]表示装满背包容量为 j 的所有方法
(2)递推关系式
只要搞到nums[i],凑成dp[j]就有dp[j - nums[i]] 种方法
(3)初始化
dp[0] = 1,若该值为0,则递推结果都为0
(4)遍历顺序
和01背包一样
(5)打印数组
class Solution(object):
def findTargetSumWays(self, nums, target):
"""
:type nums: List[int]
:type target: int
:rtype: int
"""
summ = sum(nums)
#判断target是否超过summ
if abs(target) > summ:
return 0
if (summ + target) % 2 == 1:
return 0
else:
bagweight = (sum(nums) + target) / 2
dp = [0] * (bagweight + 1)
#初始化
dp[0] = 1
for num in nums:
for j in range(bagweight, num - 1, -1):
dp[j] += dp[j - num]
return dp[bagweight]
这道题也可以用回溯算法来做,目标和为(target + sum) / 2。
3.474.一和零
这道题是01背包,只不过背包有两个维度,一个是m,一个是n,而不同字符串就是不同大小的待装物品。
(1)确定数组和下标
dp[ i ][ j ]表示最多有 i 个0和 j 个1的最大子集的大小
(2)递推关系式
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1),字符串的zeroNum和oneNum相当于物品的重量(weight[i]),字符串本身的个数相当于物品的价值(value[i])
(3)初始化
初始化为0
(4)遍历顺序
外层遍历物品,内层从后往前遍历背包容量
(5)打印数组
class Solution(object):
def findMaxForm(self, strs, m, n):
"""
:type strs: List[str]
:type m: int
:type n: int
:rtype: int
"""
#dp数组的定义,i和j都是背包维度的,因此新建均要考虑0的情况
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for s in strs:
#遍历物品
#统计0和1的个数
zero = s.count('0')
one = s.count('1')
for i in range(m, zero - 1, -1):
for j in range(n, one - 1, -1):
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zero][j - one] + 1)
return dp[m][n]