当前位置: 首页 > news >正文

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<int>& 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;i<stones.size();i++){sum+=stones[i];}count = sum /2;vector<int>dp(count+1,0);for(int i = 0;i<stones.size();i++){for(int j = count;j>=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<int>& 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)/2int sum = 0;for(int i = 0;i<nums.size();i++){sum += nums[i];}      if(abs(target)>sum) return 0;if((target+sum)% 2==1) return 0;int bagsize = (target + sum)/2;vector<int>dp(bagsize+1,0);dp[0] = 1;for(int i = 0;i<nums.size();i++){for(int j = bagsize;j>=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<string>& 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<vector<int>>dp(m+1,vector<int>(n+1,0));for(string str:strs){int zore = 0;int one = 0;for(char c:str){if(c=='0')zore++;elseone++;}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!

相关文章:

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&#xff0c;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&#xff0c;从中选出任意两块石头&#xff0c;然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y&#xff0c;且 x < y。那么粉碎的可能结果…...

Error string: Could not load library

启动Rivz时&#xff0c;报错&#xff1a; Error string: Could not load library (Poco exception libg2o_csparse_extension.so.0.1: cannot open shared object file: No such file or directory) [ERROR] [1696572310.529059051]: Failed to load nodelet [/radar_graph_s…...

pom.xml里的标签

pom.xml 是 Maven 项目的配置文件&#xff0c;其中包含了各种配置信息和依赖管理。下面是一些常见的 pom.xml 中的标签和其作用的简要说明&#xff1a; <project>&#xff1a;根标签&#xff0c;定义了整个项目的基本信息和结构。 <groupId>&#xff1a;指定项目所…...

微服务部署的正确策略

微服务部署挑战 单体应用程序的部署意味着您运行单个&#xff08;通常是大型应用程序&#xff09;的多个相同副本。这主要是通过配置 N 个服务器&#xff08;无论是物理服务器还是虚拟服务器&#xff09;并在每台服务器上运行应用程序的 M 个实例来完成。虽然这看起来非常简单…...

C#中的数组探究与学习

目录 C#中的数组一般分为:一.数组定义:为什么要使用数组?什么是数组?C#一维数组for和foreach的区别C#多维数组C#锯齿数组初始化的意义:适用场景:C#中的数组一般分为: ​①.一维数组。 ②.多维数组,也叫矩形数组。 ③.锯齿数组,也叫交错数组。 一.数组定义: 数组…...

计算机网络八股

1、请你说说TCP和UDP的区别 TCP提供面向连接的可靠传输&#xff0c;UDP提供面向无连接的不可靠传输。UDP在很多实时性要求高的场景有很好的表现&#xff0c;而TCP在要求数据准确、对速度没有硬件要求的场景有很好的表现。TCP和UDP都是传输层协议&#xff0c;都是为应用层程序服…...

Waves 14混音特效插件合集mac/win

Waves14是一款音频处理软件&#xff0c;主要用于音频编辑、混音和母带处理。该软件提供了各种插件&#xff0c;包括EQ、压缩、混响、延迟、失真等&#xff0c;以及一些专业的音频处理工具&#xff0c;如L2限幅器、Linear Phase EQ和多频道扬声器管理。 Mac软件下载&#xff1a;…...

Python python-docx 使用教程

openpyxl是Python下的Word库&#xff0c;它能够很容易的对Word文档进行读取 安装方法&#xff1a;pip install python-docx国内镜像安装&#xff1a;pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ python-docx&#xff08;推荐&#xff0c;安装更快&#xff09;中文…...

Mac上protobuf环境构建-java

参考文献 getting-started 官网pb java介绍 maven protobuf插件 简单入门1 简单入门2 1. protoc编译器下载安装 https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases?page10 放入.zshrc中配置环境变量  ~/IdeaProjects/test2/ protoc --version libprotoc 3.12.1  …...

CocosCreator3.8研究笔记(二十二)CocosCreator 动画系统-动画剪辑和动画组件介绍

国庆假期&#xff0c;闲着没事&#xff0c;在家研究技术~ 大家都知道在Cocos Creator3.x 的版本的动画编辑器中&#xff0c;可以实现不用写一行代码就能实现各种动态效果。 Cocos Creator动画编辑器中主要实现关键帧动画&#xff0c;不仅支持位移、旋转、缩放、帧动画&#xff…...

信看课堂-厘米GNSS定位

我们常常说GPS 定位&#xff0c;不过定位远不止GPS定位&#xff0c;通过本节课程&#xff0c;我们将会了解到&#xff0c;原来GPS只是定位的一种&#xff1a; GNSS概述 不同的GNSS系统使用不同的频段来传输导航信号。以下是一些主要的GNSS系统及其相应的频段&#xff0c;用表…...

2023CCPC网络赛(A E)

2023CCPC网络赛(A E) The 2nd Universal Cup. Stage 3: Binjiang - Dashboard - Contest - Universal Cup Judging System A. Almost Prefix Concatenation 思路&#xff1a;首先考虑如何求出每个位置允许失配一次的LCP长度 &#xff0c; 可以二分哈希求LCP &#xff0c; 即…...

使用 python 检测泛洪攻击的案例

使用 python 检测泛洪攻击的案例 本案例只使用python标准库通过执行命令来监控异常请求, 并封锁IP, 不涉及其他第三方库工具. import os import time from collections import Counter# 1、update 命令, 采集CPU的平均负载 def get_cpu_load():"""uptime 命令…...

SCROLLINFO scrollInfo; 2023/10/5 下午3:38:53

2023/10/5 下午3:38:53 SCROLLINFO scrollInfo;scrollInfo.cbSize = sizeof(SCROLLINFO);scrollInfo.fMask = SIF_ALL;//scrollInfo.nMin = 0; // 最小位置//scrollInfo.nMax = nRowCountToShow; // 最大位置//scrollInfo.nPage = nRowCountToShow; // 页面大小//scrollInf…...

Python--控制台获取输入与正则表达式

前言一、控制台获取输入1.1 字符串输入1.2 整数输入1.3 浮点数输入1.4 布尔值输入1.5 列表输入1.6 汇总 二、正则表达式2.1 匹配数字2.2 模式检查2.3 替换字符2.4 切分字符串2.5 搜索并提取匹配的部分2.6 使用捕获组提取匹配的部分2.7 非贪婪匹配2.8 忽略大小写匹配2.9 使用预定…...

网络基础知识面试题1

VC++常用功能开发汇总(专栏文章列表,欢迎订阅,持续更新...)https://blog.csdn.net/chenlycly/article/details/124272585C++软件异常排查从入门到精通系列教程(专栏文章列表,欢迎订阅,持续更新...)...

JavaScript系列从入门到精通系列第十五篇:JavaScript中函数的实参介绍返回值介绍以及函数的立即执行

文章目录 一&#xff1a;函数的参数 1&#xff1a;形参如何定义 2&#xff1a;形参的使用规则 二&#xff1a;函数的返回值 1&#xff1a;函数返回值如何定义 2&#xff1a;函数返回值种类 三&#xff1a;实参的任意性 1&#xff1a;方法可以作为实参 2&#xff1a;将匿…...

js中的原型链

编写思路&#xff1a; 简单介绍构造函数介绍原型对象原型对象、实例的关系&#xff0c;从而引出原型链的基本概念 原型链基本思想是利用原型让一个引用类型继承另一个引用类型的属性和方法。 1. 什么是构造函数 构造函数本身跟普通函数一样&#xff0c;也不存在定义构造函数…...

一文搞懂APT攻击

APT攻击 1. 基本概念2. APT的攻击阶段3. APT的典型案例参考 1. 基本概念 高级持续性威胁&#xff08;APT&#xff0c;Advanced Persistent Threat&#xff09;&#xff0c;又叫高级长期威胁&#xff0c;是一种复杂的、持续的网络攻击&#xff0c;包含高级、长期、威胁三个要素…...

在pandas中通过一列数据映射出另一列的几种思路和方法

如果一句话中出现某个品牌的关键词&#xff0c;那么就将该品牌进行提取&#xff0c;开始我的做法是写了很多elif&#xff0c;如下&#xff1a; def brand_describe(x):if TRUM in x.upper():return "通快"elif BYSTRONIC in x.upper():return "百超"elif …...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

java调用dll出现unsatisfiedLinkError以及JNA和JNI的区别

UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中&#xff0c;我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况&#xff0c;此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误&#xff0c;原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用&#xff0c;结果 dll 未实现 JNI 协…...

【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat

目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat&#xff08;I/O Statistics&#xff09;是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言&#xff1a;语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域&#xff0c;文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量&#xff0c;支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面&#xff0c;避免重复抓取&#xff0c;以节省资源和时间。 在分布式环境下&#xff0c;增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路&#xff1a;将增量判…...

网站指纹识别

网站指纹识别 网站的最基本组成&#xff1a;服务器&#xff08;操作系统&#xff09;、中间件&#xff08;web容器&#xff09;、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些&#xff1f;举个例子&#xff1a;发现了一个文件读取漏洞&#xff0c;我们需要读/etc/passwd&#xff0c;如…...

iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈

在日常iOS开发过程中&#xff0c;性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期&#xff0c;开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发&#xff0c;但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...