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& 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;idp(count+1,0);
for(int i = 0;i=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& 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;isum) return 0;
if((target+sum)% 2==1) return 0;
int bagsize = (target + sum)/2;
vectordp(bagsize+1,0);
dp[0] = 1;
for(int i = 0;i=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
vector>dp(m+1,vector(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！