目录
题目描述
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 的最大子集的大小,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 。
提示:
-
1 <= strs.length <= 600
-
1 <= strs[i].length <= 100
-
strs[i] 仅由 '0' 和 '1' 组成
-
1 <= m, n <= 100
思路1:动态规划
本题中strs 数组里的元素就是物品,每个物品都是一个!
而m 和 n相当于是一个背包,两个维度的背包。
理解成多重背包的同学主要是把m和n混淆为物品了,感觉这是不同数量的物品,所以以为是多重背包。
但本题其实是01背包问题!
只不过这个背包有两个维度,一个是m 一个是n,而不同长度的字符串就是不同大小的待装物品。
开始动规五部曲:
-
确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dpi:最多有i个0和j个1的strs的最大子集的大小为dpi。
-
确定递推公式
dpi 可以由前一个strs里的字符串推导出来,strs里的字符串有zeroNum个0,oneNum个1。
dpi 就可以是 dpi - zeroNum + 1。
然后我们在遍历的过程中,取dpi的最大值。
所以递推公式:dpi = max(dpi, dpi - zeroNum + 1);
此时大家可以回想一下01背包的递推公式:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
对比一下就会发现,字符串的zeroNum和oneNum相当于物品的重量(weight[i]),字符串本身的个数相当于物品的价值(value[i])。
这就是一个典型的01背包! 只不过物品的重量有了两个维度而已。
-
dp数组如何初始化
01背包的dp数组初始化为0就可以,因为物品价值不会是负数,初始为0,保证递推的时候dpi不会被初始值覆盖。
-
确定遍历顺序
01背包一定是外层for循环遍历物品,内层for循环遍历背包容量且从后向前遍历!
那么本题也是,物品就是strs里的字符串,背包容量就是题目描述中的m和n。
代码如下:
for (string str : strs) { // 遍历物品
int oneNum = 0, zeroNum = 0;
for (char c : str) {
if (c == '0') zeroNum++;
else oneNum++;
}
for (int i = m; i >= zeroNum; i--) { // 遍历背包容量且从后向前遍历!
for (int j = n; j >= oneNum; j--) {
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
}
}
}
有同学可能想,那个遍历背包容量的两层for循环先后循序有没有什么讲究?
没讲究,都是物品重量的一个维度,先遍历哪个都行!
代码实现
class Solution {
public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
//dp[i][j]表示i个0和j个1时的最大子集
int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
int oneNum, zeroNum;
for (String str : strs) {
oneNum = 0;
zeroNum = 0;
for (char ch : str.toCharArray()) {
if (ch == '0') {
zeroNum++;
} else {
oneNum++;
}
}
//倒序遍历
for (int i = m; i >= zeroNum; i--) {
for (int j = n; j >= oneNum; j--) {
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
}
}
}
return dp[m][n];
}
}