• 474. 一和零


    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 。

    提示:

    1 <= strs.length <= 600
    1 <= strs[i].length <= 100
    strs[i] 仅由 ‘0’ 和 ‘1’ 组成
    1 <= m, n <= 100

    解题思路:
    本题可以转换为背包问题,使用动态规划解决。
    本题中strs 数组里的元素就是物品,而m 和 n相当于是一个背包,两个维度的背包。
    dp[i][j]:最多有i个0和j个1的strs的最大子集的大小为dp[i][j]。
    dp[i][j] 可以由前一个strs里的字符串推导出来,strs里的字符串有zeroNum个0,oneNum个1。
    dp[i][j] 就可以是 dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1。
    然后我们在遍历的过程中,取dp[i][j]的最大值。
    所以递推公式:dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);

    class Solution {
        public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
            int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
            for (String s : strs) {
                //遍历字符串数组
                int zeroNum = 0, oneNum = 0;
                //记录当前遍历的字符串的01个数
                for (char c : s.toCharArray()) {
                    if (c == '0') {zeroNum++;}
                    else {oneNum++;}
                }
                //遍历二维背包
                for (int i = m; i >= zeroNum; i--) {
                    for (int j = n; j >= oneNum; j--) {
                        dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
                    }
                }
            }
            return dp[m][n];
        }
    }
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45295612/article/details/125438785