【动态规划专栏】背包问题:目标和

简介: 【动态规划专栏】背包问题:目标和


题目来源

本题来源为:

Leetcode494. 目标和

题目描述

给你一个非负整数数组 nums 和一个整数 target 。

向数组中的每个整数前添加 ‘+’ 或 ‘-’ ,然后串联起所有整数,可以构造一个 表达式 :

例如,nums = [2, 1] ,可以在 2 之前添加 ‘+’ ,在 1 之前添加 ‘-’ ,然后串联起来得到表达式 “+2-1” 。

返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同 表达式 的数目。

算法原理

先将问题转化成背包问题:

1.状态表示

经验+题目要求

对于本题而言就是:

dp[i][j]表示:从前i个数中选,总和正好等于j,一共有多少种选法

2.状态转移方程

还是从最后位置分情况讨论:

跟01背包问题没区别:

因此状态方程为:

3.初始化

跟01背包问题基本一样:

4.填表顺序

从上往下

5.返回值

dp[n][a]

代码实现

动态规划的代码基本就是固定的四步:

1.创建dp表
2.初始化
3.填表
4.返回值

本题完整代码实现:

class Solution 
{
public:
    int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) 
    {
        int sum=0;
        for(auto x:nums)
        sum+=x;
        int aim=(sum+target)/2;
        //处理一下边界条件
        if(aim<0||(sum+target)%2)
        return 0;
        int n=nums.size();
        //创建dp表
        vector<vector<int>> dp(n+1,vector<int>(aim+1));
        //初始化
        dp[0][0]=1;
        //填表
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=0;j<=aim;j++)
            {
                dp[i][j]=dp[i-1][j];
                if(j>=nums[i-1])
                    dp[i][j]+=dp[i-1][j-nums[i-1]];
            }
        }
        return dp[n][aim];
    }
};

空间优化

代码实现:

class Solution 
{
public:
    int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) 
    {
        int sum=0;
        for(auto x:nums)
        sum+=x;
        int aim=(sum+target)/2;
        //处理一下边界条件
        if(aim<0||(sum+target)%2)
        return 0;
        int n=nums.size();
        //创建dp表
        vector<int> dp(aim+1);
        //初始化
        dp[0]=1;
        //填表
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=aim;j>=nums[i-1];j--)
            {
                 dp[j]+=dp[j-nums[i-1]];
            }
        }
        return dp[aim];
    }
};
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