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Prefacio:
Hoy todavía le ganamos a la programación dinámica
474. Uno y cero - LeetCode
Se le proporciona una matriz de cadenas binarias strs y dos m sumas de enteros n .
Encuentre y devuelva strs la longitud del subconjunto más grande, hay como máximom uno 0 y n uno en este subconjunto 1 .
Un conjunto es un subconjunto de un conjunto si x todos los elementos de son también elementos de .yxy
De hecho, este también es un problema de mochila, pero antes nuestra restricción era solo un peso, ahora se ha convertido en dos, uno es m y el otro es n. Entonces podemos verlo de manera abstracta como un problema de mochila 01 bidimensional.
Luego seguimos los cinco pasos de la programación dinámica:
1. Determine el significado de la matriz dp y su método de subíndice: dp[i][j] representa la longitud máxima del subconjunto en una mochila llena de i 0s y j 1s
class Solution {
public:
int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) {
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int> (n + 1, 0));
for (string str : strs) {
int one = 0, zero = 0;
for (char c : str) {
if (c == '0') zero++;
else one++;
}
for (int i = m; i >= zero; i--)
{
for (int j = n; j >= one; j--)
{
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zero][j - one] + 1);
}
}
}
return dp[m][n];
}
};Resumir:
La programación dinámica es difícil de ver de un vistazo que es un problema de mochila, y debe examinarse cuidadosamente
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