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本题与分割等和子集类似,要达到碰撞最后的石头重量最小,则尽可能把石头等分为两堆。
时间复杂度:
O
(
m
∗
n
)
O(m * n)
O(m∗n)
空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n)
// c++ class Solution { public: int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) { int sum = 0; for(int i=0; i<stones.size(); i++){ sum += stones[i]; } int target = sum/2; vector 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 - dp[target] - dp[target]; } };
nums中元素初始均为正,先求其和sum。若|target|>sum,则无解。
需要推导出递推公式:设“+”数之和为X,则“-”数之和就是sum-X,其中,sum和target为已知。
可得递推公式:
X
−
(
s
u
m
−
X
)
=
t
a
r
g
e
t
X-(sum-X) = target
X−(sum−X)=target
解得:
X
=
(
t
a
r
g
e
t
+
s
u
m
)
/
2
X = (target + sum) / 2
X=(target+sum)/2
因此, (target + sum) % 2 != 0时 无解。
一维dp数组记录背包容量为j时可以组成target的方案数量。
例如:target = 5
时间复杂度:
O
(
n
∗
m
)
O(n*m)
O(n∗m)
空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n)
// c++ class Solution { public: int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) { int sum = 0; for(int i=0; i<nums.size(); i++){ sum += nums[i]; } if(fabs(target)>sum) return 0; if((sum+target)%2!=0) return 0; vector<int> dp((target+sum)/2+1, 0); dp[0] = 1; for(int i=0; i<nums.size(); i++){ for(int j=(target+sum)/2; j>=nums[i]; j--){ dp[j] += dp[j-nums[i]]; } } return dp[(target+sum)/2]; } };
使用二维dp数组,横纵坐标分别代表0和1的背包容量,即dp[i][j]代表至多包含i个0和j个1的最多子串个数。
状态转移方程: d p [ i ] [ j ] = m a x ( d p [ i ] [ j ] , d p [ i − z e r o N u m ] [ j − o n e N u m ] + 1 ) dp[i][j] = max( dp[i][j], dp[i-zeroNum][j-oneNum]+1 ) dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i−zeroNum][j−oneNum]+1)
时间复杂度:
O
(
m
∗
n
∗
k
)
O(m*n*k)
O(m∗n∗k)
空间复杂度:
O
(
n
∗
m
)
O(n*m)
O(n∗m)
// c++ class Solution { public: int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) { vector<int> zeros(strs.size(), 0); vector<int> ones(strs.size(), 0); for(int i=0; i<strs.size(); i++){ for(int j=0; j<strs[i].size(); j++){ if(strs[i][j] == '0') zeros[i]++; else ones[i]++; } } vector<vector<int>> dp(m+1, vector<int>(n+1, 0)); for(int k=0; k<strs.size(); k++){ for(int i=m; i>=zeros[k]; i--){ for(int j=n; j>=ones[k]; j--){ dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-zeros[k]][j-ones[k]]+1); } } } return dp[m][n]; } };
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