当前位置: 首页 > news >正文

代码随想录算法训练营第四十三天|动态规划|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

文章

有一堆石头,每块石头的重量都是正整数。

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:

输入:[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。
提示:

1 <= stones.length <= 30
1 <= stones[i] <= 1000

和416. 分割等和子集 (opens new window)非常像了,尽可能平均分。

class Solution {
public:int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {vector<int> dp(15001, 0);int sum = 0;for (int i = 0; i < stones.size(); i++) sum += stones[i];int target = sum / 2;for (int i = 0; i < stones.size(); i++) { // 遍历物品for (int j = target; j >= stones[i]; j--) { // 遍历背包dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);}}return sum - dp[target] - dp[target];}
};

494. 目标和

文章
给定一个非负整数数组,a1, a2, …, an, 和一个目标数,S。现在你有两个符号 + 和 -。对于数组中的任意一个整数,你都可以从 + 或 -中选择一个符号添加在前面。

返回可以使最终数组和为目标数 S 的所有添加符号的方法数。

示例:

输入:nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3
输出:5
解释:

-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
一共有5种方法让最终目标和为3。

提示:

数组非空,且长度不会超过 20 。
初始的数组的和不会超过 1000 。
保证返回的最终结果能被 32 位整数存下。

left + right = sum,而sum是固定的。right = sum - left
公式来了, left - (sum - left) = target 推导出 left = (target + sum)/2 。
所有元素凑成left有多少种方法 组合问题
dp[i][j] dp1-i凑成j的方法个数
dp[i][j]=dp[i-1][j-nums[i]]+dp[i-1][j]
一维:dp[j]=dp[j-nums[i]+dp[j] 注意从后往前

注意这种情况: bagSize = (S + sum) / 2 小于0 此时 没有结果。

class Solution {
public:int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int S) {int sum = 0;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) sum += nums[i];if (abs(S) > sum) return 0; // 此时没有方案if ((S + sum) % 2 == 1) return 0; // 此时没有方案int bagSize = (S + 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

文章讲解

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 的最大子集的大小,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 。
提示:

1 <= strs.length <= 600
1 <= strs[i].length <= 100
strs[i] 仅由 ‘0’ 和 ‘1’ 组成
1 <= m, n <= 100

题目的关键是将0和1拆解开
dp[i] [jm] [jn]=max( dp[i-1] [jm-nums0[i]] [jn-nums1[i]] +1 , dp[i-1] [jm] [jn]
初始化:0
从后往前

class Solution {
public:int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1,0));for(auto str:strs){int num1=0;int num0=0;for(auto c :str){if (c == '0') num0++;else num1++;}for(int i=m;i>=num0;i--){for(int j=n;j>=num1;j--){dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-num0][j-num1]+1);}}}return dp[m][n];}
};

相关文章:

代码随想录算法训练营第四十三天|动态规划|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 文章 有一堆石头&#xff0c;每块石头的重量都是正整数。 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如下&#xff1a; 如果 x y&a…...

vue3+elementPlus:el-table-column表格列动态设置单元格颜色

:cell-style属性 //html<el-tableempty-text"暂无数据":data"datalist.table":max-height"height"row-key"id"border:cell-style"cellStyle"> <el-table>//js //动态设置单元格颜色 const cellStyle ({ row, c…...

python和shell脚本,每隔五分钟将远端服务器中的文件夹数据下载到跳板机

python脚本 import subprocess import datetime import timedef run_scp_command(source_path, target_path):command [scp -r , source_path, target_path]try:subprocess.run(command, checkTrue)print("File transferred successfully!")except subprocess.Call…...

Websocket在Asp.net webApi(.net framework)上的应用

之前在写看板部分的web api的时候&#xff0c;都是通过Ajax在规定时间内轮询调用web api&#xff0c;这样简单省事&#xff0c;但是当看板多了&#xff08;并发量上来&#xff09;以后&#xff0c;比较消耗服务器的性能&#xff0c;所以最近研究了websocket&#xff0c;希望使用…...

App前端开发跨平台框架比较:React Native、Flutter、Xamarin等

引言 移动应用开发领域的跨平台框架正在不断演进&#xff0c;为开发者提供更多选择。在本文中&#xff0c;我们将比较几个流行的跨平台框架&#xff1a;React Native、Flutter和Xamarin等。讨论它们的优缺点、适用场景以及开发体验。 第一部分 React Native: 优缺点、适用场景…...

VR数字展厅在企业中应用的优势有哪些?

随着VR全景技术的成熟&#xff0c;VR数字展厅逐渐成为了企业展示形象和产品的重要手段之一。VR企业数字展厅是一种通过VR技术、3D建模技术展示企业形象和产品的创新方式&#xff0c;将企业线下的展厅搬到线上&#xff0c;为企业品牌形象带来了很多优势。 VR数字展厅在企业中应用…...

【数据库】索引 视图 触发器 分页查询

目录 1、索引 2、视图 3、触发器 4、分页查询⚠️ 1、索引 提升查询效率、当数据量小的时候&#xff0c;索引看不出来效果&#xff0c;当数据量很大的时候&#xff0c;索引会显著提高查询速度 当给表添加索引之后&#xff0c;新插入一条数据&#xff0c;就会让索引进行重新…...

*地宫取宝c++

题目 输入样例1&#xff1a; 2 2 2 1 2 2 1输出样例1&#xff1a; 2输入样例2&#xff1a; 2 3 2 1 2 3 2 1 5输出样例2&#xff1a; 14 思路 题目说从入口开始&#xff0c;只能向右或向下行走到达右下角&#xff0c;类似“摘花生”这道题的模型。题目又说只有当格子里的宝…...

同态滤波算法详解

同态滤波是一种用于增强图像的方法&#xff0c;特别适用于去除图像中的照明不均和阴影。该算法基于照射反射模型&#xff0c;将图像分解为两个分量&#xff1a;照射分量&#xff08;illumination component&#xff09;和反射分量&#xff08;reflection component&#xff09;…...

财务管理系统报账和挂账分别什么区别!报销又是什么【第三期】

前言 已经写了两期 财务管理系统之saas多租户架构是什么以及分库分表以及如何选择分布式事务方案 【程序员聊业务】财务管理系统之模块分类 报账和挂账概念 报账是指企业或个人因业务需要而发生的各项费用支出&#xff0c;在支付后&#xff0c;需要将相关的票据、凭证等提交…...

最少刷题数

最少刷题数 题目分析 对于每一名同学计算还需要再刷多少题才能保证刷题数比他多的人数不超过刷题数比他少的学生人数。我们可以考虑统计每一个分数的前缀和数组&#xff0c;sum[i]表示当前学生中&#xff0c;刷题数小于等于i的人数。那么对于学生i的刷题数a[i]&#xff0c;su…...

Python刘诗诗

写在前面 刘诗诗在电视剧《一念关山》中饰演了女主角任如意&#xff0c;这是一个极具魅力的女性角色&#xff0c;她既是一位有着高超武艺和智慧的女侠士&#xff0c;也曾经是安国朱衣卫前左使&#xff0c;身怀绝技且性格坚韧不屈。剧中&#xff0c;任如意因不满于朱衣卫的暴行…...

探索ChatGPT在软件架构师工作中的应用

随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;自然语言处理模型如OpenAI的ChatGPT已经成为了解决各种实际问题的强大工具之一。在软件架构师这个领域&#xff0c;ChatGPT也有着广泛的应用。本文将探讨软件架构师如何有效地利用ChatGPT来解决问题和提高工作效率。 ChatGPT简介 Chat…...

pytest--allure报告中添加用例详情

前言 前面介绍了如何生成allure的报告&#xff0c;看着allure的页面非常好看&#xff0c;但是感觉少了一些内容&#xff0c;allure还可以增加一些用例详情内容&#xff0c;这样让我们的报告看着更加绚丽。 allure增加用例详情 我们可以在报告测试套件中增加用例详情内容。 …...

【深度学习笔记】9_5 多尺度目标检测

注&#xff1a;本文为《动手学深度学习》开源内容&#xff0c;部分标注了个人理解&#xff0c;仅为个人学习记录&#xff0c;无抄袭搬运意图 9.5 多尺度目标检测 在9.4节&#xff08;锚框&#xff09;中&#xff0c;我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。这些…...

Linux--vim

一.什么是vim Vim&#xff08;Vi IMproved&#xff09;是一种文本编辑器&#xff0c;通常在Linux和其他类Unix操作系统中使用。它是Vi编辑器的增强版本&#xff0c;提供了更多的功能和定制选项。Vim具有强大的文本编辑和编程功能&#xff0c;支持语法高亮、代码折叠、宏录制、…...

FreeRTOS操作系统学习——中断管理

中断管理介绍 嵌入式实时系统需要对整个系统环境产生的事件作出反应。这些事件对处理时间和响应时间都有不同的要求。事件通常采用中断方式检测&#xff0c;中断服务例程(ISR)中的处理量应当越短越好。ISR是在内核中被调用的&#xff0c; ISR执行过程中&#xff0c;用户的任务…...

DHCP中继实验(思科)

华为设备参考&#xff1a;DHCP中继实验&#xff08;华为&#xff09; 一&#xff0c;技术简介 DHCP中继&#xff0c;可以实现在不同子网和物理网段之间处理和转发DHCP信息的功能。如果DHCP客户机与DHCP服务器在同一个物理网段&#xff0c;则客户机可以正确地获得动态分配的IP…...

基于SpringBoot的“心灵治愈交流平台”的设计与实现(源码+数据库+文档+PPT)

基于SpringBoot的“心灵治愈交流平台”的设计与实现&#xff08;源码数据库文档PPT) 开发语言&#xff1a;Java 数据库&#xff1a;MySQL 技术&#xff1a;SpringBoot 工具&#xff1a;IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven 系统展示 系统功能界面图 登录、用户注册界面图 心灵专…...

【SpringBoot】自定义工具类实现Excel数据新建表存入MySQL数据库

&#x1f3e1;浩泽学编程&#xff1a;个人主页 &#x1f525; 推荐专栏&#xff1a;《深入浅出SpringBoot》《java对AI的调用开发》 《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》《项目实战》 &#x1f6f8;学无止境&#xff0c;不骄不躁&#xff0c;知行合一 文章目录 …...

后端实战案例:企业级框架设计与优化实践

一、前言在 2026 年的软件开发中&#xff0c;Java 已经成为每一位工程师必须掌握的技能。无论是构建高性能后端服务、开发响应式前端界面&#xff0c;还是维护生产级服务器集群&#xff0c;这项技术都在其中扮演着关键角色。很多开发者在入门阶段会遇到一个普遍问题&#xff1a…...

终极指南:Windows游戏控制器虚拟驱动ViGEmBus完全掌握

终极指南&#xff1a;Windows游戏控制器虚拟驱动ViGEmBus完全掌握 【免费下载链接】ViGEmBus Windows kernel-mode driver emulating well-known USB game controllers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViGEmBus ViGEmBus是一款强大的Windows内核模式驱动…...

基于Cortex-M3和步进电机的数字钟控制及其语音播报系统设计

一、系统概述 系统以Cortex-M3内核单片机&#xff08;如STM32F103C8T6&#xff09;为核心&#xff0c;融合步进电机精密驱动、实时时钟&#xff08;RTC&#xff09;、语音合成播报三大功能&#xff0c;实现“数字钟精准显示机械指针动态指示定时语音报时”的一体化设计。系统通…...

OpenClaw学术研究助手:Qwen3.5-9B-AWQ-4bit解析论文图表数据

OpenClaw学术研究助手&#xff1a;Qwen3.5-9B-AWQ-4bit解析论文图表数据 1. 为什么需要自动化论文图表解析 去年冬天&#xff0c;我在整理一篇关于机器学习模型压缩的综述论文时&#xff0c;遇到了一个典型的研究痛点&#xff1a;需要从32篇相关文献的PDF中提取实验数据表格进…...

2026年,正规GEO优化排名公司将如何引领行业新潮流?

在AI搜索全面普及的当下&#xff0c;GEO&#xff08;生成式引擎优化&#xff09;成为企业突破曝光瓶颈的核心赛道。到2026年&#xff0c;正规GEO优化排名公司将凭借其专业能力和创新策略&#xff0c;引领行业迈向新的发展阶段。以[上海铪铪网络科技有限公司]为例&#xff0c;我…...

告别窗口闪烁:用BLASTSyncEngine实现Android多窗口平滑过渡的完整指南

告别窗口闪烁&#xff1a;用BLASTSyncEngine实现Android多窗口平滑过渡的完整指南 在Android多窗口交互场景中&#xff0c;开发者经常面临一个棘手问题——当用户进行分屏切换、画中画调整或任务栈重组时&#xff0c;窗口内容会出现短暂闪烁或撕裂。这种视觉瑕疵不仅影响用户体…...

STM32电位器驱动库:轻量级ADC封装与中值滤波实现

1. 项目概述MentorBit-Potenciometro 是一款专为 MentorBit 系统设计的轻量级电位器&#xff08;Potentiometer&#xff09;模块驱动库&#xff0c;面向 STM32 平台&#xff08;典型为 STM32F4/F7/H7 系列&#xff09;的嵌入式固件开发。该库并非通用 ADC 抽象层&#xff0c;而…...

STM32首次烧录选择erase sectors导致程序跑飞

一、故障现象小批量打样回来的板子&#xff0c;烧录程序后一切正常&#xff0c;蜂鸣器响0.5s&#xff0c;LED闪烁等待握手&#xff1b;但是断电重启后蜂鸣器长鸣&#xff0c;LED不闪烁&#xff0c;无法正常运行。二、分析解决过程首先我看了一下电源&#xff0c;电压、电流都是…...

OpenClaw爆火!Token是什么?一文搞懂这个AI核心概念!

随着龙虾OpenClaw这几天的爆火&#xff0c;token也成了高频词。“养龙虾”并不是免费的&#xff0c;OpenClaw需要接入大模型&#xff0c;平时各种操作都要消耗token 最近网上还有一个很好笑的梗&#xff1a;用自己的脑子思考不会消耗token那么token究竟是什么&#xff1f;我在O…...

002、游戏画面捕获与预处理:屏幕抓取、图像增强与目标区域锁定

# ## 一、深夜调试:为什么我的YOLO总是漏掉BOSS? 上周三凌晨两点,我盯着屏幕上的暗黑风格游戏画面,第37次跑通了训练好的YOLOv5模型。结果让人沮丧——在快速移动的战斗场景中,模型对BOSS的识别率不到60%。不是模型不行,而是喂给模型的图像质量太差:屏幕截图模糊、颜色…...