有一堆石头,用整数数组 stones
表示。其中 stones[i]
表示第 i
块石头的重量。
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 1:
输入:stones = [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。
示例 2:
输入:stones = [31,26,33,21,40]
输出:5
提示:
1 <= stones.length <= 30
1 <= stones[i] <= 100
思路:
本题可以采用动态规划。关键在于想到将这堆石头划分成两堆总重量相等或最相近的石头,然后再对这两堆石头做差取绝对值就可以得到最后的结果了。怎么划分成重量相等或相近的两堆石头呢?将石头的总重量计算出来 sum,然后令 target = sum/2。令背包的大小为 target。石头的重量也是石头的价值。dp[ j ] 表示容量为 j 的背包所能装的石头的最大价值。因此 dp[ target ] 为容量为 target 的背包所能装的石头的最大重量。无论 dp[ target ] 最后的值为多少,dp[ target ] 与 sum - dp[ target ] 的差值是将 stones 这堆石头划分成两堆后最小的。
代码:
java
class Solution {
public int lastStoneWeightII(int[] stones) {
int sum = 0;
for(int x:stones){
sum += x;
}
int target = sum/2;
//背包容量为j的背包的最大价值为dp[j]
int[] dp = new int[target+1];
for(int i=0;i<stones.length;i++){
for(int j=target;j>=stones[i];j--){
dp[j] = Math.max(dp[j],dp[j-stones[i]]+stones[i]);
}
}
return sum - dp[target] -dp[target];
}
}
参考:代码随想录