代码随想录算法训练营day43| 1049. 最后一块石头的重量 II、494. 目标和、474.一和零

Leetcode 1049. 最后一块石头的重量 II

题目链接
思路：01背包问题
代码：

class Solution {
    public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
        int sum = 0;
        for (int stone : stones) {
            sum += stone;
        }
        int target = sum >> 1;
        // 初始化dp数组
        int[] dp = new int[target + 1];
        for (int i = 0; i < stones.length; i++) {
            for (int j = target; j >= stones[i]; j--) {
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
            }
        }
        // 分成两堆石头，一堆石头的总重量是dp[target]，另一堆就是sum - dp[target]。
        return sum - dp[target] - dp[target];
    }
}

Leetcode 494. 目标和

题目链接
思路：01背包问题
代码：

class Solution {
    public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
        int sum = 0;
        for (int num : nums) {
            sum += num;
        }
        if (Math.abs(target) > sum) {
            return 0;
        }
        if ((target + sum) % 2 == 1) {
            return 0;
        }
        int bagSize = (target + sum) >> 1;
        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];
    }
}

Leetcode 474.一和零

题目链接
思路：01背包问题
代码：

class Solution {
    public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
        // dp[i][j]：最多有i个0和j个1的strs的最大子集的大小
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        int zeroNum;
        int oneNum;
        // 遍历物品
        for (String str : strs) {
            zeroNum = 0;
            oneNum = 0;
            for (char c : str.toCharArray()) {
                if (c == '0') {
                    zeroNum++;
                } else {
                    oneNum++;
                }
            }
            // 遍历背包
            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];
    }
}