本题和昨天的?416.?分割等和子集很像,转化思路为,尽量将石头分成两堆重量相同的石头堆,给定包的容量,尽可能多的装能装多少重量,这样两堆相碰最终得到的就是做小石头重量,于是就和416很像,唯一不同的是最后的判断逻辑,最小的石头重量等于sum-dp[target]-dp[target]。
dp[j]:容量为j的背包的最大价值,这道题的价值和重量相同。
递推公式:dp[j]=max(dp[j],dp[j-stone[i]]+stone[i]。
遍历顺序:背包倒序,保证每个物品只放一次。
详细代码如下:
class Solution {
public:
int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {
int sum=0;
for(int stone:stones)
{
sum+=stone;
}
int target = sum/2;
vector<int>dp(target+1,0);
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];
}
};
这道题目的思路是分为加法的集合和减法的集合两队,然后根据题目可以求出,加法的集合的总和应该为sum+target的一半,问题转化为有多少方法可以装满容器。
dp[j]:装满背包容量为j的方法总数。
递推公式:思路类似爬楼梯的题目,详细的分析在代码随想录,最终得到递推公式为
dp[j]+=dp[j-nums[i]];(所有求装满背包的多少种方法的公式)
初始化:dp[0]=1。
详细代码如下:
class Solution {
public:
int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {
//分为加法和减法的集合
int sum=0;
for(int num:nums) sum+=num;
int add = (target+sum)/2;
if((target+sum)%2==1) return 0; //凑不成目标和
if(add<0) return 0; //注意加法的集合不可以小于0
vector<int>dp(add+1,0);
dp[0]=1; //初始化
for(int i=0;i<nums.size();i++)
{
for(int j=add;j>=nums[i];j--)
{
dp[j]+=dp[j-nums[i]]; //求装满背包有多少种方法的公式
}
}
return dp[add];
}
};
这道题是背包问题的另一个维度应用,给定了背包的容量m个0和n个1,问最多能装多少个物品,每个物品的重量就是x个0和n个1。
这个背包是二维的,dp[i][j]表示装满i个0j个1最多的物品数。
递推公式:取放这个物品和不放这个物品的最大物品数,dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-x][j-y]+1),注意等式右边的dp[i][j]是遍历完上一个物品的最大物品数,因此不放当前物品的话就直接是这个。
初始化:当容量为0和0和0个1时,最多的物品是0个,dp[0][0]=0;
遍历顺序:先物品再背包,注意背包有两个维度,背包的两个维度没有先后顺序,可以颠倒。
详细代码如下:
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 one=0,zero=0;
for(char s:str)
{
if(s=='0')zero++;
else one++;
}
for(int i=m;i>=zero;i--)
{
for(int j=n;j>=one;j--)
{
dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-zero][j-one]+1);//最多有多少个物品
}
}
}
return dp[m][n];
}
};