classSolution{public:boolcanPartition(vector<int>& nums){//求背包容量,也就是target//先定义一个sum用于求数组总和intsum =0;for(autonum : nums) sum += num;//如果sum值不能均分(不是偶数),那么一定无法分为两个和相等的子集,直接返回falseif(sum %2==1)returnfalse;inttarget = sum /2;//定义...
因此,本题要往01背包问题上靠,也要先转换为一个将集合划分成两部分的问题怎么转呢?题目要在一个非负整数数组nums中的任意一个整数前加正负号,实现所有元素相加后等于目标值target,最后统计一共有多少种相加的方法(即一共有多少种放正负号的方法)那么我们就可以把数组元素分为两个子集,一个子集中的元素前面都加...
01背包变式题目:正好的方案数量 64.最小路径和 求最小路径本身:从最后一个状态倒推 718.最长重复子数组 求数值的和: 优化:空间 1155.掷骰子的N种方法 普通: 空间优化: 221.最大正方形 213.打家劫舍2 152.乘积最大子数组 leetcode上的常见动态规划,有些题目不只掌握简单解法,还需要对一些优化的解法有所...
https://leetcode-cn.com/problems/target-sum/ classSolution:deffindTargetSumWays(self,nums:List[int],S:int)->int:'''01背包问题:target为计算后的target,找子序列和为target的个数背包容量为target,物品重量为元素的值dp[i][j] i为考虑前i个元素,j为容量,dp[i][j]表示目标和为j的方法数状态转移...
在做这道题之前一定要先看01背包理论基础 这道题转换成01背包问题的思路和上一题 1049. 最后一块石头的重量 II 差不多。 题目中给出的数组值可以选择给‘+’号或者‘-’号,那么此时阵营就出来了,赋加号的为加号阵营,剩下的是减号阵营。
完全背包问题描述 有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个(也就是可以放入背包多次),求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是,每种物品有无限件。
1.分析是否为背包问题。 2.是三种背包问题中的哪一种。 3.是0-1背包问题还是完全背包问题。也就是题目给的nums数组中的元素是否可以重复使用。 4.如果是组合问题,是否需要考虑元素之间的顺序。需要考虑顺序有顺序的解法,不需要考虑顺序又有对应的解法。 三种背包问题 组合问题公式 dp[i] += dp[i-num] True...
01背包问题是指:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,在限定的最大承重下,选择某些物品装入背包,使得背包内物品的总价值最大。由于每种物品只能选择一次(即0或1次),因此得名01背包问题。 2. 在LeetCode平台上找到01背包问题的相关题目 在LeetCode上,01背包问题的典型题目是“背包问题 II”(题目编号:416...
1、前言 题目描述 2、思路 将问题转换为01背包问题,也就是背包容量为k的时候,放入0不能超过m,放入1不能超过n,所获得的价值最大; dp[k][m][n] = max(dp[k - 1][m][n], dp[k - 1][m - cnt[k][0]][n - cnt[k][1]] + 1) ...
2 动态规划-01背包(AC,92%beat,8ms) 【dp数组含义】:容量(和)为j的情况下,恰好装满容量j(和)的方案数为dp[j]个 【状态转移方程】:dp[j] = dp[j] + dp[j - nums[i]] 比如元素nums = [1, 2, 2, 3, 3, 5], S = 8,则有dp[8] = 8,每个方案对应组合如下 ...