9.10目标和(LC494-M)

算法:

加法的绝对值的集合left

减法的绝对值的集合right

nums集合的总和sum

这里的left和right都是绝对值:

left+right=sum    →    right=sum-left

left-right=target  →    left-(sum-left) =target 

 → left = (target + sum)/2 ,target 和sum都是常量

若target + sum为奇数,则无法整除,其实实际意义就是,没有组合能够得到目标和target。

这道题可以用回溯,也可以用01背包。

此时问题就转化为,装满容量为left的背包,有几种方法

为什么是01背包呢?

因为每个物品(示例1中的1)只用一次!

这次和之前遇到的背包问题不一样了,之前都是求容量为j的背包,最多能装多少。

本题则是装满有几种方法。其实这就是一个组合问题了。

动规五部曲:

1.确定dp数组及其下标

dp[j] 表示:填满j(包括j)这么大容积的包,有dp[j]种方法

2.确定递推公式

例如:dp[j],j 为5,

  • 已经有一个1(nums[i]) 的话,有 dp[4]种方法 凑成 容量为5的背包。
  • 已经有一个2(nums[i]) 的话,有 dp[3]种方法 凑成 容量为5的背包。
  • 已经有一个3(nums[i]) 的话,有 dp[2]中方法 凑成 容量为5的背包
  • 已经有一个4(nums[i]) 的话,有 dp[1]中方法 凑成 容量为5的背包
  • 已经有一个5 (nums[i])的话,有 dp[0]中方法 凑成 容量为5的背包

那么凑整dp[5]有多少方法呢,也就是把 所有的 dp[j - nums[i]] 累加起来。

求组合类问题的公式,都是类似这种:

dp[j] += dp[j - nums[i]]

3.dp数组初始化

从递推公式可以看出,在初始化的时候dp[0] 一定要初始化为1,因为dp[0]是在公式中一切递推结果的起源,如果dp[0]是0的话,递推结果将都是0。

举个例子:

如果数组[0] ,target = 0,那么 bagSize = (target + sum) / 2 = 0。 dp[0]也应该是1, 也就是说给数组里的元素 0 前面无论放加法还是减法,都是 1 种方法。

所以本题我们应该初始化 dp[0] 为 1。

4.确定遍历顺序

nums放在外循环,target在内循环,且内循环倒序。

5.举例推导dp数组

输入:nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3

bagSize = (S + sum) / 2 = (3 + 5) / 2 = 4

正确代码:

class Solution {
    public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
        int sum = 0;
        for(int i=0; i<nums.length; i++){
            sum += nums[i];
        }
        if ((sum+target)%2 != 0) return 0;
        if (target <0 && sum <-target) return 0;

        int bagsize = (sum+target)/2;
        if (bagsize<0){
            bagsize = -bagsize;
        }
        int[] dp = new int[bagsize+1];
        dp[0] = 1;
        for (int i=0; i<nums.length; i++){
            for(int j=bagsize; j>=nums[i]; j--){
                dp[j] += dp[j-nums[i]];
            }
        }
        return dp[bagsize];


    }
}

注意:

1.当target为负值,而其绝对值大于sum时,背包肯定装不下,return0: 

if (target <0 && sum <-target) return 0;

时间空间复杂度:

  • 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

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