第九章 动态规划 part04
文章目录
- 第九章 动态规划 part04
- 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
本题就和昨天的 416. 分割等和子集 很像了,可以尝试先自己思考做一做。
视频讲解:B站视频
程序员Carl
看着题目感觉很头疼,但是仔细一想,这题很简单,就是很单纯的把两组数分成尽可能相同的值。那这题就和416. 分割等和子集 几乎一模一样了。最后sum-2*dp[target];实际上是(sum-dp[target])-dp[target],大的一部分减去小的一部分。遍历过程中尽可能找的是小的一部分。
class Solution {
public:int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {int sum = std::accumulate(stones.begin(), stones.end(), 0);int target = sum / 2;std::vector<int> dp(target + 1, 0);dp[0] = 0; // 0 可以总是被表示for (int stone : stones) { for (int j = target; j >= stone; --j) {dp[j]=max(dp[j],dp[j-stone]+stone);}}return sum-2*dp[target];}
};
494. 目标和
大家重点理解递推公式:dp[j] += dp[j - nums[i]]
,这个公式后面的提问我们还会用到。
视频讲解:B站视频
程序员Carl
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,用nums装满容量为x的背包,有几种方法。
大家看到(target + sum) / 2 应该担心计算的过程中向下取整有没有影响。
这么担心就对了,例如sum是5,target是2 的话其实就是无解的
同时如果target 的绝对值已经大于sum,那么也是没有方案的。
大家把这张图看懂就没问题了,先确定这个表是什么:先用 二维 dp数组求解本题,dp[i][j]:使用 下标为[0, i]的nums[i]能够凑满j(包括j)这么大容量的包,有dp[i][j]种方法。
装满背包容量为0 的方法个数是1,即 放0件物品。
装满背包容量为1 的方法个数是1,即 放物品0。
装满背包容量为2 的方法个数是0,目前没有办法能装满容量为2的背包。
按照这种顺序一点点的去找规律。dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - nums[i]];
dp[i - 1][j]代表不考虑本物体,之前计算出来的装满背包的方法;dp[i - 1][j - nums[i]]代表,不考虑本物体,之前计算出来的装满(背包-本物体重量)的背包的方法;两者相加即可。转换成一维数组也很好理解。因为有用的数据都在上一行,只要保留上一行即可。
class Solution {
public:int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {int sum = std::accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0);if (abs(target) > sum) return 0; // 此时没有方案if ((target + sum) % 2 == 1) return 0; // 此时没有方案int bag = (sum-target) / 2;std::vector<int> dp(bag + 1, 0);dp[0] = 1; // 1 可以总是被表示for (int num: nums) { for (int j = bag; j >= num; --j) {dp[j] += dp[j - num];}}return dp[bag];}
};
474. 一和零
通过这道题目,大家先粗略了解,01背包、完全背包、多重背包的区别,不过不用细扣,因为后面对于完全背包、多重背包还有单独讲解。
视频讲解:B站视频
程序员Carl
这一题本质上是01背包的二维扩展,所以需要先了解01背包的一维写法,就简单很多
只要把这行代码看懂,这题简直超级简单。dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
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) { // 遍历物品int oneNum = 0, zeroNum = 0;for (char c : str) {if (c == '0') zeroNum++;if (c == '1') 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];}
};
又干完一个,加油冲冲冲。