LeetCode DP篇-背包问题(416、518)
416. 分割等和子集
给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。
注意:
每个数组中的元素不会超过 100
数组的大小不会超过 200
示例 1:
输入: [1, 5, 11, 5]
输出: true
解释: 数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11].
示例 2:
输入: [1, 2, 3, 5]
输出: false
解释: 数组不能分割成两个元素和相等的子集.
solution 1 二维数组
class Solution {
public boolean canPartition(int[] nums) {
int sum = 0;
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
sum += nums[i];
}
//和为奇数,不可能存在
if (sum%2 != 0) return false;
sum /= 2;
//默认为false
boolean[][] dp = new boolean[nums.length+1][sum+1];
//base case
for(int i = 0; i < nums.length+1; i++){
dp[i][0] = true;
}
//状态转移方程
for (int i = 1; i < nums.length+1; i++){
for (int j = 1; j < sum+1; j++){
//剩下空间装不下,不装入
if (j-nums[i-1] < 0){
dp[i][j] = dp[i-1][j];
}else{
//剩下空间可装入的情况下,装入后剩下为0,即为true
dp[i][j] = dp[i-1][j] || dp[i-1][j-nums[i-1]];
}
}
}
return dp[nums.length][sum];
}
}
//分成两个和相等的子集,等于找到和为总数和二分之一的数组,即0-1背包问题
solution2 一维数组
class Solution {
public boolean canPartition(int[] nums) {
int sum = 0;
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
sum += nums[i];
}
//和为奇数,不可能存在
if (sum%2 != 0) return false;
sum /= 2;
//默认为false 每一次只依靠nums数组的前一个
boolean[] dp = new boolean[sum+1];
//base case
dp[0] = true;
//状态转移方程
for (int i = 0; i < nums.length; i++){
for (int j = sum; j >= 0; j--){
//剩下空间可装入时
if (j-nums[i] >= 0){
dp[j] = dp[j] || dp[j-nums[i]];
}
}
}
return dp[sum];
}
}
518. 零钱兑换 II
给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。
示例 1:
输入: amount = 5, coins = [1, 2, 5]
输出: 4
解释: 有四种方式可以凑成总金额:
5=5
5=2+2+1
5=2+1+1+1
5=1+1+1+1+1
示例 2:
输入: amount = 3, coins = [2]
输出: 0
解释: 只用面额2的硬币不能凑成总金额3。
示例 3:
输入: amount = 10, coins = [10]
输出: 1
注意:
你可以假设:
0 <= amount (总金额) <= 5000
1 <= coin (硬币面额) <= 5000
硬币种类不超过 500 种
结果符合 32 位符号整数
solution1 二维数组
class Solution {
public int change(int amount, int[] coins) {
int n = coins.length, m = amount;
if (amount == 0) return 1;
if(n == 1) {
if (coins[0] == amount) return 1;
if (coins[0] >= amount) return 0;
}
int[][] dp = new int[n+1][m+1];
//base case
for(int i = 0; i < n+1; i++){
dp[i][0] = 1;
}
for (int i = 1; i < n+1; i++){
for (int j = 1; j < m+1; j++){
//当前值等于不放入当前硬币金额达到amount的情况,和当入当前硬币金额达到的情况
if (j - coins[i-1] >= 0){
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-coins[i-1]];
}else {
dp[i][j] = dp[i-1][j];
}
}
}
return dp[n][m];
}
}
//1.dp数组
//2.base case
//3.求状态转移方程(数学归纳法 或 根据实际情况推导,如背包问题分为放入和不放入两种情况)
solution 2 空间压缩
class Solution {
public int change(int amount, int[] coins) {
int n = coins.length, m = amount;
if (amount == 0) return 1;
if(n == 1) {
if (coins[0] == amount) return 1;
if (coins[0] >= amount) return 0;
}
int[] dp = new int[m+1];
//base case
dp[0] = 1;
for (int i = 0; i < n; i++){
for (int j = 1; j < m+1; j++){
//当前值等于不放入当前硬币金额达到amount的情况,和当入当前硬币金额达到的情况
if (j - coins[i] >= 0){
dp[j] = dp[j] + dp[j-coins[i]];
}else {
dp[j] = dp[j];
}
}
}
return dp[m];
}
}
企鹅号:1272420336,一起学习,一起进步~