力扣每日一题:474. 一和零
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题目:474. 一和零
难度: 中等
题目:
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
`
来源:力扣(LeetCode)
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解题思路
题意是,在字符串数组中,挑选出最多的字符串,使得0和1的个数分别等于某值。其实就是背包问题,通过动态规划的方式求出最优解。该题有两个价值,0的个数和1的个数,所有需要三位的dp数组,之后就按01背包的套路进行求解。
解题代码
(1)动态规划
定义一个栈,遇到括号时将字符串压入栈中,然后每次对栈顶元素操作,遇到反括号时元素出栈并反转。
class Solution {
public:
int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {
int sum = strs.size();
vector<vector<vector<int>>> dp(sum + 1, vector<vector<int>>(m + 1, vector<int>(n + 1, 0)));
for (int k = 1; k <= sum; k++)
{
vector<int>&& nums = getNum(strs[k - 1]);//双&&是右值引用
int zeros = nums[0], ones = nums[1];
for (int i = 0; i <= m; i++)
{
for (int j = 0; j <= n; j++)
{
if (i >= zeros && j >= ones)
{
dp[k][i][j] = max(dp[k - 1][i][j], dp[k - 1][i - zeros][j - ones] + 1);
}
else
{
dp[k][i][j] = dp[k - 1][i][j];
}
}
}
}
return dp[sum][m][n];
}
//计算字符串中0和1的个数
vector<int> getNum(string& str)
{
vector<int> nums(2);
for (int i = 0; i < str.size(); i++)
{
nums[str[i] - '0']++;
}
return nums;
}
};
(2)滚动数组,空间优化
可以看到,其实dp的更新,dp[ i ][][]是根据dp[ i - 1 ][][]即前一次来修改遍历的,所以可以化三维为二维,利用滚动数组的特性,只需二维数组即可。不过,此时需要从后往前遍历,原因在于:dp[ i - zeors ][ j - ones ]会用到前面的值,如果从前往后,那么前面的值已经被更新了,就不再是dp[i - 1][][]的值了。
class Solution {
public:
int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {
int sum = strs.size();
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1, 0));
for (int k = 0; k < strs.size(); k++)
{
vector<int>&& nums = getNum(strs[k]);
int zeros = nums[0], ones = nums[1];
for (int i = m; i >= zeros; i--)
{
for (int j = n; j >= ones; j--)
{
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeros][j - ones] + 1);
}
}
}
return dp[m][n];
}
//计算字符串中0和1的个数
vector<int> getNum(string& str)
{
vector<int> nums(2);
for (int i = 0; i < str.size(); i++)
{
nums[str[i] - '0']++;
}
return nums;
}
};
标签:ones,nums,int,每日,力扣,strs,vector,474,dp 来源: https://blog.csdn.net/aruewds/article/details/117626155