Skip to content

Latest commit

 

History

History
388 lines (287 loc) · 11.7 KB

1049.最后一块石头的重量II.md

File metadata and controls

388 lines (287 loc) · 11.7 KB
Raw

参与本项目，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！

1049.最后一块石头的重量II

力扣题目链接

题目难度：中等

有一堆石头，每块石头的重量都是正整数。

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 x 和 y，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。

示例：

  • 输入：[2,7,4,1,8,1]
  • 输出：1

解释：

  • 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。

提示：

  • 1 <= stones.length <= 30
  • 1 <= stones[i] <= 1000

算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课：这个背包最多能装多少？LeetCode：1049.最后一块石头的重量II，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。

思路

如果对背包问题不都熟悉先看这两篇：

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。

是不是感觉和昨天讲解的416. 分割等和子集非常像了。

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]”

  1. 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]);

一些同学可能看到这dp[j - stones[i]] + stones[i]中 又有- stones[i] 又有+stones[i]，看着有点晕乎。

大家可以再去看 dp[j]的含义。

  1. 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。

我这里就直接用15000了。

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。

代码为：

vector<int> dp(15001, 0);
  1. 确定遍历顺序

在动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）中就已经说明：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]);
    }
}
  1. 举例推导dp数组

举例，输入：[2,4,1,1]，此时target = (2 + 4 + 1 + 1)/2 = 4 ，dp数组状态图如下：

1049.最后一块石头的重量II

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]。

以上分析完毕，C++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];
    }
};
  • 时间复杂度：O(m × n) , m是石头总重量（准确的说是总重量的一半），n为石头块数
  • 空间复杂度：O(m)

总结

本题其实和416. 分割等和子集几乎是一样的，只是最后对dp[target]的处理方式不同。

416. 分割等和子集相当于是求背包是否正好装满，而本题是求背包最多能装多少。

其他语言版本

Java：

一维数组版本

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];
    }
}

二维数组版本（便于理解）

class Solution {
    public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
        int sum = 0;
        for (int s : stones) {
            sum += s;
        }

        int target = sum / 2;
        //初始化，dp[i][j]为可以放0-i物品，背包容量为j的情况下背包中的最大价值
        int[][] dp = new int[stones.length][target + 1];
        //dp[i][0]默认初始化为0
        //dp[0][j]取决于stones[0]
        for (int j = stones[0]; j <= target; j++) {
            dp[0][j] = stones[0];
        }

        for (int i = 1; i < stones.length; i++) {
            for (int j = 1; j <= target; j++) {//注意是等于
                if (j >= stones[i]) {
                    //不放:dp[i - 1][j] 放:dp[i - 1][j - stones[i]] + stones[i]
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - stones[i]] + stones[i]);
                } else {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                }
            }
        }

        System.out.println(dp[stones.length - 1][target]);
        return (sum - dp[stones.length - 1][target]) - dp[stones.length - 1][target];
    }
}

Python：

class Solution:
    def lastStoneWeightII(self, stones: List[int]) -> int:
        sumweight = sum(stones)
        target = sumweight // 2
        dp = [0] * (target + 1)
        for i in range(len(stones)):
            for j in range(target, stones[i] - 1, -1):
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i])
        return sumweight -  2 * dp[target]

Go：

func lastStoneWeightII(stones []int) int {
	// 15001 = 30 * 1000 /2 +1
	dp := make([]int, 15001)
	// 求target
	sum := 0
	for _, v := range stones {
		sum += v
	}
	target := sum / 2
	// 遍历顺序
	for i := 0; i < len(stones); i++ {
		for j := target; j >= stones[i]; j-- {
			// 推导公式
			dp[j] = max(dp[j], dp[j-stones[i]]+stones[i])
		}
	}
	return sum - 2 * dp[target]
}

func max(a, b int) int {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}

JavaScript

/**
 * @param {number[]} stones
 * @return {number}
 */
var lastStoneWeightII = function (stones) {
    let sum = stones.reduce((s, n) => s + n);

    let dpLen = Math.floor(sum / 2);
    let dp = new Array(dpLen + 1).fill(0);

    for (let i = 0; i < stones.length; ++i) {
        for (let j = dpLen; j >= stones[i]; --j) {
            dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
        }
    }

    return sum - dp[dpLen] - dp[dpLen];
};

C

#define MAX(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))

int getSum(int *stones, int stoneSize) {
    int sum = 0, i;
    for (i = 0; i < stoneSize; ++i)
        sum += stones[i];
    return sum;
}

int lastStoneWeightII(int* stones, int stonesSize){
    int sum = getSum(stones, stonesSize);
    int target = sum / 2;
    int i, j;

    // 初始化dp数组
    int *dp = (int*)malloc(sizeof(int) * (target + 1));
    memset(dp, 0, sizeof(int) * (target + 1));
    for (j = stones[0]; j <= target; ++j)
        dp[j] = stones[0];
    
    // 递推公式：dp[j] = max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i])
    for (i = 1; i < stonesSize; ++i) {
        for (j = target; j >= stones[i]; --j)
            dp[j] = MAX(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
    }
    return sum - dp[target] - dp[target];
}

TypeScript：

function lastStoneWeightII(stones: number[]): number {
    const sum: number = stones.reduce((a: number, b:number): number => a + b);
    const target: number = Math.floor(sum / 2);
    const n: number = stones.length;
    // dp[j]表示容量（总数和）为j的背包所能装下的数（下标[0, i]之间任意取）的总和（<= 容量）的最大值
    const dp: number[] = new Array(target + 1).fill(0);
    for (let i: number = 0; i < n; i++ ) {
        for (let j: number = target; j >= stones[i]; j--) {
            dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - stones[i]] + stones[i]);
        }
    }
    return sum - dp[target] - dp[target];
};

Scala

滚动数组:

object Solution {
  def lastStoneWeightII(stones: Array[Int]): Int = {
    var sum = stones.sum
    var half = sum / 2
    var dp = new Array[Int](half + 1)

    // 遍历
    for (i <- 0 until stones.length; j <- half to stones(i) by -1) {
      dp(j) = math.max(dp(j), dp(j - stones(i)) + stones(i))
    }

    sum - 2 * dp(half)
  }
}

二维数组:

object Solution {
  def lastStoneWeightII(stones: Array[Int]): Int = {
    var sum = stones.sum
    var half = sum / 2
    var dp = Array.ofDim[Int](stones.length, half + 1)

    // 初始化
    for (j <- stones(0) to half) dp(0)(j) = stones(0)

    // 遍历
    for (i <- 1 until stones.length; j <- 1 to half) {
      if (j - stones(i) >= 0) dp(i)(j) = stones(i) + dp(i - 1)(j - stones(i))
      dp(i)(j) = math.max(dp(i)(j), dp(i - 1)(j))
    }
    
    sum - 2 * dp(stones.length - 1)(half)
  }
}