474. 一和零 (三维01背包)

 

难度中等754

给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。

请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。

如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。

 

示例 1：

输入：strs = ["10", "0001", "111001", "1", "0"], m = 5, n = 3
输出：4
解释：最多有 5 个 0 和 3 个 1 的最大子集是 {"10","0001","1","0"} ，因此答案是 4 。
其他满足题意但较小的子集包括 {"0001","1"} 和 {"10","1","0"} 。{"111001"} 不满足题意，因为它含 4 个 1 ，大于 n 的值 3 。

示例 2：

输入：strs = ["10", "0", "1"], m = 1, n = 1
输出：2
解释：最大的子集是 {"0", "1"} ，所以答案是 2 。

class Solution:
    def findMaxForm(self, strs: List[str], m: int, n: int) -> int:

        def cnt01(strs):
            cnt = 0
            for ch in strs:
                if ch =='1':
                    cnt+=1
            return len(strs)-cnt,cnt

        k = len(strs)
        #dp = [[[0] * (n+1)  for _ in range(m+1)] for _ in range(k+1)]
        dp = [[0] * (n+1)  for _ in range(m+1)]

        for kk in range(0,k):
            cnt0,cnt1 = cnt01(strs[kk])
            for mm in range(m+1)[::-1]:
                for nn in range(n+1)[::-1]:
                    if mm - cnt0 >=0 and nn - cnt1 >=0:
                        dp[mm][nn] = max(dp[mm][nn],dp[mm-cnt0][nn-cnt1]+1)
                    #else:
                    #    dp][mm][nn] = dp[mm][nn]
        return dp[m][n]

    

 

class Solution {
public:
    int count(string s,char i) {
        int cnt = 0;
        for(auto c:s) {
            if(c==i) cnt++;
        }
        return cnt;

    }
    int findMaxForm(vector<string>& strs, int M, int N) {
        vector<vector<vector<int>>> dp(strs.size()+1,vector<vector<int>>(M+1,vector<int>(N+1,0)));
        for(int i = 1;i <=strs.size();++i) {
            for(int m = 0;m <=M;m++) {
                for(int n=0;n<=N;n++) {
                    int ones=count(strs[i-1],'1');
                    int zeros=count(strs[i-1],'0');
                    //cout << strs[i-1] << "ones:" << ones << "zeros:" << zeros <<endl;
                    if(m-zeros>=0 && n-ones>=0) {
                        dp[i][m][n]=max(dp[i-1][m][n],dp[i-1][m-zeros][n-ones]+1);
                    } else {
                        dp[i][m][n]=dp[i-1][m][n];
                    }

                }
            }
        }
        return dp[strs.size()][M][N]; 
    }
};