动态规划理论基础和习题【力扣】【算法学习day.25】

前言

###我做这类文档一个重要的目的还是给正在学习的大家提供方向（例如想要掌握基础用法，该刷哪些题？）我的解析也不会做的非常详细，只会提供思路和一些关键点，力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴！！！

习题

1.最后一块石头的重量II

题目链接：1049. 最后一块石头的重量 II - 力扣（LeetCode）

题面:

代码:

class Solution {public int lastStoneWeightII(int[] ss) {int n = ss.length;int sum = 0;for (int i : ss) sum += i;int t = sum / 2;int[][] f = new int[n + 1][t + 1];for (int i = 1; i <= n; i++) {int x = ss[i - 1];for (int j = 0; j <= t; j++) {f[i][j] = f[i - 1][j];if (j >= x) f[i][j] = Math.max(f[i][j], f[i - 1][j - x] + x);}}return Math.abs(sum - f[n][t] - f[n][t]);}
}

2.目标和

题目链接:494. 目标和 - 力扣（LeetCode）

题面:

代码:

class Solution {private int[] nums;private int[][] memo;public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {int s = 0;for (int x : nums) {s += x;}s -= Math.abs(target);if (s < 0 || s % 2 == 1) {return 0;}int m = s / 2; // 背包容量this.nums = nums;int n = nums.length;memo = new int[n][m + 1];for (int[] row : memo) {Arrays.fill(row, -1); // -1 表示没有计算过}return dfs(n - 1, m);}private int dfs(int i, int c) {if (i < 0) {return c == 0 ? 1 : 0;}if (memo[i][c] != -1) { // 之前计算过return memo[i][c];}if (c < nums[i]) {return memo[i][c] = dfs(i - 1, c); // 只能不选}return memo[i][c] = dfs(i - 1, c) + dfs(i - 1, c - nums[i]); // 不选 + 选}
}