494.一和零

本文介绍了一种使用动态规划方法解决关于字符串中0和1数量限制的子串最大长度问题,通过定义dp数组并确定其递推关系,最后初始化并遍历给定的字符串列表求解结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

思路:
1.确定dp数组下标及其含义:
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]。
2.确定递推公式:
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。
即
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeronum][j - onenum] + 1) 
3.初始化数组:将全部元素初始化为零。
4.确定遍历范围:
遍历设置的字符串strs里的m和n
5.返回结果
class Solution:
    def findmixnums(self,strs:list[int],m:int,n:int)->int:
        dp=[[0]*(n+1)for _ in range(m+1)]
        for s in strs:
            zeronum=s.count('0')
            onenum=s.count('1')
            for i in range(m,zeronum-1,-1):
                for j in range(n,onenum-1,-1):
                    dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeronum][j - onenum] + 1)
            return dp[m][n]

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