今日任务
- 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 - Medium
题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
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。
思路: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。
- 时间复杂度:O(m × n) , m是石头总重量(准确的说是总重量的一半),n为石头块数
- 空间复杂度:O(m)
class Solution {
public:
int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {
vector<int> dp(15001, 0);
int sum = 0;
for (int i = 0; i < stones.size(); i++) sum += stones[i];
int target = sum / 2;
for (int i = 0; i < stones.size(); i++) { // 遍历物品
for (int j = target; j >= stones[i]; j--) { // 遍历背包
dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
}
}
return sum - dp[target] - dp[target];
}
};
494.目标和 - Medium
题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
给你一个整数数组 nums 和一个整数 target 。
向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ,然后串联起所有整数,可以构造一个 表达式 :
例如,nums = [2, 1] ,可以在 2 之前添加 '+' ,在 1 之前添加 '-' ,然后串联起来得到表达式 "+2-1" 。
返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同 表达式 的数目。
思路:left组合 - right组合 = target;left + right = sum,推导出 left = (target + sum)/2;此时问题就是在集合nums中找出和为left的组合。
- 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
class Solution {
public:
int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int S) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) sum += nums[i];
if (abs(S) > sum) return 0; // 此时没有方案
if ((S + sum) % 2 == 1) return 0; // 此时没有方案
int bagSize = (S + sum) / 2;
vector<int> dp(bagSize + 1, 0);
dp[0] = 1;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
for (int j = bagSize; j >= nums[i]; j--) {
dp[j] += dp[j - nums[i]];
}
}
return dp[bagSize];
}
};
474.一和零 - Medium
题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。
请你找出并返回 strs 的最大子集的长度,该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。
如果 x 的所有元素也是 y 的元素,集合 x 是集合 y 的 子集 。
思路:01背包问题,只不过这个背包有两个维度,一个是m 一个是n,而不同长度的字符串就是不同大小的待装物品; dp[i][j]表示最多有i个0和j个1的strs的最大子集的大小。
- 时间复杂度: O(kmn),k 为strs的长度
- 空间复杂度: O(mn)
class Solution {
public:
int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int> (n + 1, 0)); // 默认初始化0
for (string str : strs) { // 遍历物品
int oneNum = 0, zeroNum = 0;
for (char c : str) {
if (c == '0') zeroNum++;
else oneNum++;
}
for (int i = m; i >= zeroNum; i--) { // 遍历背包容量且从后向前遍历!
for (int j = n; j >= oneNum; j--) {
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
}
}
}
return dp[m][n];
}
};
今日总结
基础还是不够牢固,休息下这几天好好回顾背包问题