leetcode中的背包DP變型

//一開始想的是用int[]數(shù)組的dp衙猪,最后返回dp[target]
//但這個在數(shù)據(jù)量特別大的時候枫匾,可能會overflow
//比如說100個100,構(gòu)成10000闪金, target就是5000,C(100, 50) = 1.0089134454556424e+29
//能不能就是討論一個可行性嘛论颅,直接用一個boolean數(shù)組就行了
class Solution {
    public boolean canPartition(int[] nums) {
        int sum = 0;
        for (int num : nums) sum += num;
        if (sum % 2 == 1) return false;
        int target = sum / 2;
        boolean[] dp = new boolean[target + 1];
        dp[0] = true;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            for (int j = target; j >= nums[i]; j--) {
                if (dp[j - nums[i]]) dp[j] = true;
            }
        }
        return dp[target];
    }
}
  • 494. Target Sum
    0-1 背包哎垦,最多裝滿方法
    要注意有的item值為0(占用空間為0),二維數(shù)組初始化的時候要注意
class Solution {
    //assume all numbers can be divided to two groups, positive and negative
    //a is positive, b is negative
    //a + |b| = sum, a + b = S => 2a = sum + S
    //if there is any sol, sum + S must be even
    public int findTargetSumWays(int[] nums, int S) {
        int sum = 0;
        for (int num : nums) sum += num;
        if (sum < S || (sum + S) % 2 == 1) return 0;
        //將其轉(zhuǎn)變成0-1背包問題恃疯,每個item只能選一次漏设,有多少種方法sum to target
        int n = nums.length;
        int target = (sum + S) / 2;
        int[][] dp = new int[n + 1][target + 1];
        dp[0][0] = 1;                  
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (nums[i-1] == 0) {            //因為數(shù)字是0,對于這個item今妄,選或不選都一樣
                dp[i][0] = dp[i-1][0] * 2;
            } else {
                dp[i][0] = dp[i-1][0];
            }
        }
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= target; j++) {
                if (j < nums[i-1]) {
                    dp[i][j] = dp[i-1][j];
                } else {
                    dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i-1][j - nums[i-1]];
                }
            }
        }
        return dp[n][target];
    }
}
//對于空間復雜度的優(yōu)化
class Solution {
    //assume all numbers can be divided to two groups, positive and negative
    //a is positive, b is negative
    //a + |b| = sum, a + b = S => 2a = sum + S
    //if there is any sol, sum + S must be even
    public int findTargetSumWays(int[] nums, int S) {
        int sum = 0;
        for (int num : nums) sum += num;
        if (sum < S || (sum + S) % 2 == 1) return 0;
        //將其轉(zhuǎn)變成0-1背包問題郑口,每個item只能選一次,有多少種方法sum to target
        int n = nums.length;
        int target = (sum + S) / 2;
        int[] dp = new int[target + 1];
        dp[0] = 1;                  
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = target; j >= nums[i]; j--) {
                //如果遇到nums[i] == 0的情況蛙奖,會再加一遍
                dp[j] += dp[j - nums[i]];
            }
        }
        return dp[target];
    }
}
  • 474. Ones and Zeroes
    0-1背包
    original probleam has only one limitation: size
    now we hace two limitations
class Solution {
    public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
        int[][] dp = new int[m+1][n+1];
        for (String str : strs) {
            int zero = 0, one = 0;
            for (char c : str.toCharArray()) {
                if (c == '0') zero++;
                if (c == '1') one++;
                //zero += (c - '0') ^ 1;        //這一部分使用位運算會更快
                //one += ('1' - c) ^ 1;
            }
            
            for (int i = m; i >= zero; i--) {
                for (int j = n; j >= one; j--) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i-zero][j-one] + 1);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }
}
class Solution {
    //each coin can be choosen unlimited times 
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        int[] dp = new int[amount + 1];
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        dp[0] = 0;
        for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
            int w = coins[i];
            for (int j = w; j <= amount; j++) {
                if (dp[j - w] != Integer.MAX_VALUE)
                    dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1);
            }
        }
        return dp[amount] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[amount];
    }
}
  • 518. Coin Change 2
    完全背包杆兵,硬幣可以選無數(shù)次雁仲,組合方法數(shù)
class Solution {
    public int change(int amount, int[] coins) {
        int n = coins.length;
        int[] dp = new int[amount + 1];
        dp[0] = 1;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int w = coins[i];
            for (int j = w; j <= amount; j++) {
                dp[j] += dp[j - coins[i]]; 
            }
        }
        return dp[amount];
    }
}
  • 377. Combination Sum IV
    完全背包問題
    給定一個由正整數(shù)組成且不存在重復數(shù)字的數(shù)組,找出和為給定目標正整數(shù)的組合的個數(shù)琐脏。
    請注意攒砖,順序不同的序列被視作不同的組合缸兔。
class Solution {
    public int combinationSum4(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        int[] dp = new int[target + 1];
        dp[0] = 1;
        for (int j = 1; j <= target; j++) {
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (j >= nums[i]) dp[j] += dp[j - nums[i]];
            }
        }
        return dp[target];
    }
}
class Solution {
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        int n = s.length();
        boolean[] dp = new boolean[n + 1];
        dp[0] = true;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (String word : wordDict) {
                int len = word.length();
                if (i >= len && dp[i - len] && word.equals(s.substring(i-len, i))) dp[i] = true;
            }
        }
        return dp[n];
    }
}
//做了一些優(yōu)化,預先將存在的word放入set中吹艇,并限制內(nèi)層循環(huán)的len
class Solution {
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        Set<String> set = new HashSet<>();
        int maxLen = 0;
        for (String word : wordDict) {
            set.add(word);
            maxLen = Math.max(maxLen, word.length());
        }
        int n = s.length();
        boolean[] dp = new boolean[n + 1];
        dp[0] = true;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int len = 0; len <= maxLen && len <= i; len++) { //j is the possible len of word
                if (dp[i-len] && set.contains(s.substring(i-len, i))) {   
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
        }
        return dp[n];
    }
}
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