代码随想录35期Day42-Java

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原创最新推荐文章于 2026-11-09 21:32:40 发布 177 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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Day42题目

LeetCode1049.最后一块石头的重量

核心思想:将这个问题转化成选择两组重量差不多的石头的01背包问题

class Solution {
    public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
        // 转化为选择两组相同重量的石头
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < stones.length; i++) {
            sum += stones[i];
        }
        int max = stones[0];
        int[][] dp = new int[stones.length][sum / 2 + 1];
        for(int j = stones[0] ; j <= sum/2; j++ ){
            dp[0][j] = stones[0];
        }
        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 0; j <= sum / 2; j++) {
                if (j < stones[i]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - stones[i]] + stones[i]);
                    max = Math.max(max, dp[i][j]);
                }
            }
        }
        return Math.abs(sum - max - max);
    }
}

LeetCode目标和

核心思想:将这个问题转化成选择和为sum-target的个数,把sum-target的个数置为负数,那么得到结果就是target

class Solution {
    public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
        // dp[j] 为可以凑成j的方法数量
        int sum = 0;
        for(int i = 0 ; i < nums.length ; i ++){
            sum += nums[i];
        }
        if(sum < Math.abs(target) || (target+ sum)%2 == 1){
            return 0;
        }
        // x - (sum-x) = target
        // x = (sum+target)/2
        int bagSize = (sum+target)/2;
        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];
    }
}

LeetCode474.一和零

核心思想:dp二维容量数组,分别记录1和0的容量

class Solution {
    public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
        int[][] dp = new int[m+1][n+1]; 
        for(String str: strs){
            int zeroCount =0 ;
            int oneCount = 0;
            for(int i = 0 ; i < str.length();i ++){
                if(str.charAt(i) == '0'){
                    zeroCount++;
                }else{
                    oneCount++;
                }
            }
            for(int i = m ; i >= zeroCount  ; i --){
                for(int j = n ; j  >= oneCount ; j --){
                	// 该dp[i-zeroCount][j-oneCount]为当前容量刚好可以容纳当前元素之前的最长长度,+1即可
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j],dp[i-zeroCount][j-oneCount]+1);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }
}