力扣474 一和零 java实现

474.一和零

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：

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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：

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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

该题相当于是两个 维度的 背包。

只需要确定dp数组的含义，定义dp[i][j][k]三维数组,其中dp[i]表示数组中的第i个字符串，dp[j]表示有j个0的容量，dp[k]表示有k个1的容量。其他按照01背包问题解决即可。

java 复制代码

    public static void main(String[] args) {  // 测试用
        int[] nums = {0};
        String[] s = {"10", "0001", "111001", "1", "0"};
        System.out.println(findMaxForm(s, 5, 3));
    }


    public static int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
        int[][][] dp = new int[strs.length][m + 1][n + 1];
        String o = strs[0];
        int zero = 0;
        int one = 0;
        for (char c : o.toCharArray()) {
            if (c == '0'){
                zero++;
            }else {
                one++;
            }
        }
        for (int i = zero; i <= m; i++) {
            for (int j = one; j <= n; j++) {
                dp[0][i][j] = 1;
            }
        }
        for (int i = 1; i < strs.length; i++) {
            String s = strs[i];
            int x = 0;
            int y = 0;
            for (char c : s.toCharArray()) {
                if (c == '0'){
                    x++;
                }else {
                    y++;
                }
            }
            for (int j = 0; j <= m; j++) {
                for (int k = 0; k <= n; k++) {
                    if (x <= j && y <= k){
                        dp[i][j][k] = Math.max(dp[i - 1][j - x][k - y] + 1, dp[i - 1][j][k]);
                    }else {
                        dp[i][j][k] = dp[i - 1][j][k];
                    }
                }

            }
        }
        return dp[strs.length - 1][m][n];
    }

以上为记录分享用，代码较差请见谅。