leetcode 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

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。

示例 1：

输入：stones = [2,7,4,1,8,1]
输出：1
解释：
组合 2 和 4，得到 2，所以数组转化为 [2,7,1,8,1]，
组合 7 和 8，得到 1，所以数组转化为 [2,1,1,1]，
组合 2 和 1，得到 1，所以数组转化为 [1,1,1]，
组合 1 和 1，得到 0，所以数组转化为 [1]，这就是最优值。

示例 2：

输入：stones = [31,26,33,21,40]
输出：5

思路：

        //dp[j] 表示能装满容量为j的背包的最大价值。这里的价值就是石头的重量

        //dp[j] = max[dp[j],dp[j-stone[i]]+stone[i]];

        //初始化为0

        //遍历顺序

        //打印dp数组

代码：

class Solution {
public:
    int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {
        //dp[j] 表示能装满容量为j的背包的最大价值。这里的价值就是石头的重量
        //dp[j] = max[dp[j],dp[j-stone[i]]+stone[i]];
        //初始化为0
        //遍历顺序
        //打印dp数组
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for(int i = 0;isize();i++)
        {
            sum+=stones[i];
        }
        count = sum /2;
        vector<int>dp(count+1,0);
        for(int i = 0;isize();i++)
        {
            for(int j = count;j>=stones[i];j--)
            {
                dp[j] = max(dp[j],dp[j-stones[i]]+stones[i]);
            }
        }
        return sum-2*dp[count];
    }
};

494. 目标和

给你一个非负整数数组 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。

示例 1：

输入：nums = [1,1,1,1,1], target = 3
输出：5
解释：一共有 5 种方法让最终目标和为 3 。
-1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 - 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 - 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 - 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 + 1 - 1 = 3

示例 2：

输入：nums = [1], target = 1
输出：1

思路：

        //dp[j] 表示有dp[j]种方法让最终目标和为j。

        //dp[j] += dp[j-nums[i]];

        //初始化dp[0] = dp[1] = 1;

        //遍历顺序

        //打印dp数组

        //背包容量 令负数绝对值和为 right, 正数和为left，则有left+right = sum, left = sum -right

        // target = right - left;  right = left+target

        //right -target = sum -right

        //right = (target+sum)/2

代码：

class Solution {
public:
    int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {
        //dp[j] 表示有dp[j]种方法让最终目标和为j。
        //dp[j] += dp[j-nums[i]];
        //初始化dp[0] = dp[1] = 1;
        //遍历顺序
        //打印dp数组
        //背包容量 令负数绝对值和为 right, 正数和为left，则有left+right = sum, left = sum -right
        // target = right - left;  right = left+target
        //right -target = sum -right
        //right = (target+sum)/2
        int sum = 0;
        for(int i = 0;isize();i++)
        {
            sum += nums[i];
        }      
        if(abs(target)>sum) return 0;
        if((target+sum)% 2==1) return 0;
        int bagsize = (target + sum)/2;
        vector<int>dp(bagsize+1,0);
        dp[0] = 1;
        for(int i = 0;isize();i++)
        {
            for(int j = bagsize;j>=nums[i];j--)
            {
                dp[j] += dp[j-nums[i]];
            }
        }
        return dp[bagsize];
    }
};

474. 一和零

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 。

示例 1：

输入：strs = ["10", "0001", "111001", "1", "0"], m = 5, n = 3
输出：4
解释：最多有 5 个 0 和 3 个 1 的最大子集是 {"10","0001","1","0"} ，因此答案是 4 。
其他满足题意但较小的子集包括 {"0001","1"} 和 {"10","1","0"} 。{"111001"} 不满足题意，因为它含 4 个 1 ，大于 n 的值 3 。

示例 2：

输入：strs = ["10", "0", "1"], m = 1, n = 1
输出：2
解释：最大的子集是 {"0", "1"} ，所以答案是 2 。

思路：

       //dp[i][j]表示i个0，j个1的最大子集个数dp[i][j]

        //dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-zore][j-one]+1)

        //初始化dp[0][0] = 0;

        //遍历顺序

        //打印dp数组

代码：

class Solution {
public:
    int findMaxForm(vector& strs, int m, int n) {
        //dp[i][j]表示i个0，j个1的最大子集个数dp[i][j]
        //dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-zore][j-one]+1)
        //初始化dp[0][0] = 0;
        //遍历顺序
        //打印dp数组
        vectorint>>dp(m+1,vector<int>(n+1,0));
        for(string str:strs)
        {
            int zore = 0;
            int one = 0;
            for(char c:str)
            {
                if(c=='0')
                zore++;
                else
                one++;
            }
            for(int i = m;i>=zore;i--)
            {
                for(int j = n;j>=one;j--)
                {
                    dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-zore][j-one]+1);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }
};

还有很多瑕疵，还需继续坚持！