最后一块石头的重量 II(LeetCode 1049)

简介: 最后一块石头的重量 II(LeetCode 1049)

最后一块石头的重量 II(LeetCode 1049)

Description

有一堆石头,用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。

每一回合,从中选出任意两块石头,然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 xy,且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下:

  • 如果 x == y,那么两块石头都会被完全粉碎;
  • 如果 x != y,那么重量为 x 的石头将会完全粉碎,而重量为 y 的石头新重量为 y-x

最后,最多只会剩下一块 石头。返回此石头 最小的可能重量 。如果没有石头剩下,就返回 0

Sample Input 1

stones = [2,7,4,1,8,1]

Sample Output 1

1

Sample Tips 1

组合 2 和 4,得到 2,所以数组转化为 [2,7,1,8,1],

组合 7 和 8,得到 1,所以数组转化为 [2,1,1,1],

组合 2 和 1,得到 1,所以数组转化为 [1,1,1],

组合 1 和 1,得到 0,所以数组转化为 [1],这就是最优值。

Sample Input 2

stones = [31,26,33,21,40]

Sample Output 2

5

Tips

  • 1 <= stones.length <= 30
  • 1 <= stones[i] <= 100

算法思想:

本题其实就是尽量让石头分成重量相同的两堆,相撞之后剩下的石头最小,这样就化解成01背包问题了

本题物品的重量为stones[i],物品的价值也为stones[i]。

对应着01背包里的物品重量weight[i]和 物品价值value[i]。

接下来进行动规五步曲:

  1. 确定dp数组以及下标的含义

    dp[j]表示容量(这里说容量更形象,其实就是重量)为j的背包,最多可以背最大重量为dp[j]

    可以回忆一下01背包中,dp[j]的含义,容量为j的背包,最多可以装的价值为 dp[j]。

    相对于 01背包,本题中,石头的重量是 stones[i],石头的价值也是 stones[i] ,可以 “最多可以装的价值为 dp[j]” == “最多可以背的重量为dp[j]”

  2. 确定递推公式

    01背包的递推公式为:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);

    本题则是:dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);

  3. dp数组如何初始化

    既然 dp[j]中的j表示容量,那么最大容量(重量)是多少呢,就是所有石头的重量和。

    因为提示中给出1 <= stones.length <= 30,1 <= stones[i] <= 1000,所以最大重量就是30 * 1000 。

    而我们要求的target其实只是最大重量的一半,所以dp数组开到15000大小就可以了。

    当然也可以把石头遍历一遍,计算出石头总重量 然后除2,得到dp数组的大小。

    这里直接用15000。

    接下来就是如何初始化dp[j]呢,因为重量都不会是负数,所以dp[j]都初始化为0就可以了,这样在递归公式dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);中dp[j]才不会初始值所覆盖。

    代码如下:

    vector<int> dp(15001, 0);
  4. 确定遍历顺序

    如果使用一维dp数组,物品遍历的for循环放在外层,遍历背包的for循环放在内层,且内层for循环倒序遍历!

    代码如下:

    for (int i = 0; i < stones.size(); i++) { // 遍历物品
        for (int j = target; j >= stones[i]; j--) { // 遍历背包
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
        }
    }
  5. 推导dp数组

    举例,输入:[2,4,1,1],此时target = (2 + 4 + 1 + 1)/2 = 4 ,

    dp数组状态图为:

    下标i:    0 1 2 3 4 
    store[0]  0 0 2 2 2 
    store[1]  0 0 2 2 4
    store[2]  0 1 2 3 4  
    store[3]  0 1 2 3 4 

    最后dp[target]里是容量为target的背包所能背的最大重量。

    那么分成两堆石头,一堆石头的总重量是dp[target],另一堆就是sum - dp[target]。

    在计算target的时候,target = sum / 2 因为是向下取整,所以sum - dp[target] 一定是大于等于dp[target]的

    那么相撞之后剩下的最小石头重量就是 (sum - dp[target]) - dp[target]。

综上分析完毕,代码如下:

class Solution {
public:
    int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {
        vector<int> dp(15001, 0);
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < stones.size(); i++) sum += stones[i];
        int target = sum / 2;
        for (int i = 0; i < stones.size(); i++) { // 遍历物品
            for (int j = target; j >= stones[i]; j--) { // 遍历背包
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
            }
        }
        return sum - dp[target] - dp[target];
    }
};

Java代码代码如下:

class Solution {
    public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
        int sum = 0;
        for (int i : stones) {
            sum += i;
        }
        int target = sum >> 1;
        //初始化dp数组
        int[] dp = new int[target + 1];
        for (int i = 0; i < stones.length; i++) {
            //采用倒序
            for (int j = target; j >= stones[i]; j--) {
                //两种情况,要么放,要么不放
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
            }
        }
        return sum - 2 * dp[target];
    }
}
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