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
示例 3:
输入:stones = [1,2]
输出:1
题意:
根据题目我们可知,该题可以看作将这些石头分成两堆,使这两堆石头的总重量差值尽可能小,答案即为其差值。
则该题可以转化为一个01背包问题,背包容量为石头总重量的一半,尽可能将背包装满即可。
代码:
class Solution {
public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
//石头总重量
int allWeight = Arrays.stream(stones).sum();
//dp数组,背包重量为 allWeight/2+1
int[][] f = new int[stones.length+1][allWeight/2+1];
for(int i=1;i<=stones.length;i++){
for(int j=0;j<f[i].length;j++){
if(j>=stones[i-1]){
f[i][j] = Math.max(f[i-1][j],f[i-1][j-stones[i-1]]+stones[i-1]);
}else {
f[i][j] = f[i-1][j];
}
}
}
return (allWeight-f[stones.length][allWeight/2])-f[stones.length][allWeight/2];
}
}
对于以上情况,我们还可以继续优化空间,能将二维滚动数组改为一维数组
class Solution {
public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
int allWeight = Arrays.stream(stones).sum();
//int[][] f = new int[stones.length+1][allWeight/2+1];
int[] f = new int[allWeight/2+1];
for(int i=1;i<=stones.length;i++){
for(int j=allWeight/2;j>=0;j--){
if(j>=stones[i-1]){
f[j] = Math.max(f[j],f[j-stones[i-1]]+stones[i-1]);
}else {
f[j] = f[j];
}
}
}
//System.out.println(Arrays.deepToString(f));
return (allWeight-f[allWeight/2])-f[allWeight/2];
}
}
继续优化代码,可得以下最终代码
class Solution {
public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
int allWeight = 0;
for (int i :
stones) {
allWeight+=i;
}
int[] f = new int[allWeight/2+1];
for(int i=0;i<stones.length;i++){
for(int j=allWeight/2;j>=stones[i];j--){
f[j] = Math.max(f[j],f[j-stones[i]]+stones[i]);
}
}
return (allWeight-f[allWeight/2])-f[allWeight/2];
}
}