代码随想录算法训练营第四十二天 | leetcode 1049. 最后一块石头的重量 II,494. 目标和,474.一和零

代码随想录算法训练营第四十二天 | 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
  • 494. 目标和
  • 474.一和零

1049. 最后一块石头的重量 II

题目:
有一堆石头,每块石头的重量都是正整数。
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。

题目链接:1049. 最后一块石头的重量 II

class Solution:
    def lastStoneWeightII(self, stones: List[int]) -> int:
        sumweight = sum(stones)
        target = sumweight // 2
        dp = [0] * (target + 1)
        for i in range(len(stones)):
            for j in range(target, stones[i] - 1, -1):
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i])

        return sumweight - 2 * dp[target]

494. 目标和

题目:
给定一个非负整数数组,a1, a2, …, an, 和一个目标数,S。现在你有两个符号 + 和 -。对于数组中的任意一个整数,你都可以从 + 或 -中选择一个符号添加在前面。
返回可以使最终数组和为目标数 S 的所有添加符号的方法数。

题目链接:494. 目标和

class Solution:
    def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        total = sum(nums)
        if abs(target) > total or (total + target) % 2 == 1:
            return 0
        bagSize = (target + total) // 2
        dp = [0] * (bagSize + 1)
        # 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。
        dp[0] = 1
        # dp[i]表示装满容量为i的背包有多少种方法
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(bagSize, nums[i] - 1, -1):
                dp[j] += dp[j - nums[i]]

        return dp[bagSize]

474.一和零

题目:
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 的最大子集的大小,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 。

题目链接:474. 一和零

class Solution:
    def findMaxForm(self, strs: List[str], m: int, n: int) -> int:
        dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
        # 遍历物品
        for str1 in strs:
            ones = str1.count('1')
            zeros = str1.count('0') 
             # 遍历背包容量且从后向前遍历!
            for i in range(m, zeros - 1, -1):
                for j in range(n, ones - 1, -1):
                    dp[i][j] = max(dp[i - zeros][j - ones] + 1, dp[i][j])

        return dp[m][n]


你可能感兴趣的:(代码随想录算法训练营,算法,leetcode,动态规划)