英文原文
You are given an array of binary strings strs
and two integers m
and n
.
Return the size of the largest subset of strs
such that there are at most m
0
's and n
1
's in the subset.
A set x
is a subset of a set y
if all elements of x
are also elements of y
.
Example 1:
Input: strs = ["10","0001","111001","1","0"], m = 5, n = 3 Output: 4 Explanation: The largest subset with at most 5 0's and 3 1's is {"10", "0001", "1", "0"}, so the answer is 4. Other valid but smaller subsets include {"0001", "1"} and {"10", "1", "0"}. {"111001"} is an invalid subset because it contains 4 1's, greater than the maximum of 3.
Example 2:
Input: strs = ["10","0","1"], m = 1, n = 1 Output: 2 Explanation: The largest subset is {"0", "1"}, so the answer is 2.
Constraints:
1 <= strs.length <= 600
1 <= strs[i].length <= 100
strs[i]
consists only of digits'0'
and'1'
.1 <= m, n <= 100
中文题目
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 。
提示:
1 <= strs.length <= 600
1 <= strs[i].length <= 100
strs[i]
仅由'0'
和'1'
组成1 <= m, n <= 100
通过代码
高赞题解
思路:把总共的 0
和 1
的个数视为背包的容量,每一个字符串视为装进背包的物品。这道题就可以使用 0-1 背包问题的思路完成,这里的目标值是能放进背包的字符串的数量。
动态规划的思路是:物品一个一个尝试,容量一点一点尝试,每个物品分类讨论的标准是:选与不选。
定义状态:尝试题目问啥,就把啥定义成状态。dp[i][j][k]
表示输入字符串在子区间 [0, i]
能够使用 j
个 0
和 k
个 1
的字符串的最大数量。
状态转移方程:
$$dp[i][j][k]=
\begin{cases}
dp[i - 1][j][k], & 不选择当前考虑的字符串,至少是这个数值\
dp[i - 1][j - 当前字符串使用 ;0; 的个数][k - 当前字符串使用 ;1; 的个数] + 1 & 选择当前考虑的字符串
\end{cases}
$$
初始化:为了避免分类讨论,通常多设置一行。这里可以认为,第 $0$ 个字符串是空串。第 $0$ 行默认初始化为 $0$。
输出:输出是最后一个状态,即:dp[len][m][n]
。
参考代码1:
public class Solution {
public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
int len = strs.length;
int[][][] dp = new int[len + 1][m + 1][n + 1];
for (int i = 1; i <= len; i++) {
// 注意:有一位偏移
int[] count = countZeroAndOne(strs[i - 1]);
for (int j = 0; j <= m; j++) {
for (int k = 0; k <= n; k++) {
// 先把上一行抄下来
dp[i][j][k] = dp[i - 1][j][k];
int zeros = count[0];
int ones = count[1];
if (j >= zeros && k >= ones) {
dp[i][j][k] = Math.max(dp[i - 1][j][k], dp[i - 1][j - zeros][k - ones] + 1);
}
}
}
}
return dp[len][m][n];
}
private int[] countZeroAndOne(String str) {
int[] cnt = new int[2];
for (char c : str.toCharArray()) {
cnt[c - '0']++;
}
return cnt;
}
}
第 5 步:思考优化空间
因为当前行只参考了上一行的值,因此可以使用「滚动数组」,也可以「从后向前赋值」。
参考代码2:这里选用「从后向前赋值」
public class Solution {
public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
dp[0][0] = 0;
for (String s : strs) {
int[] zeroAndOne = calcZeroAndOne(s);
int zeros = zeroAndOne[0];
int ones = zeroAndOne[1];
for (int i = m; i >= zeros; i--) {
for (int j = n; j >= ones; j--) {
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - zeros][j - ones] + 1);
}
}
}
return dp[m][n];
}
private int[] calcZeroAndOne(String str) {
int[] res = new int[2];
for (char c : str.toCharArray()) {
res[c - '0']++;
}
return res;
}
}
统计信息
通过次数 | 提交次数 | AC比率 |
---|---|---|
80013 | 130299 | 61.4% |
提交历史
提交时间 | 提交结果 | 执行时间 | 内存消耗 | 语言 |
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