1981. 最小化目标值与所选元素的差
给你一个大小为 m x n 的整数矩阵 mat 和一个整数 target 。
从矩阵的 每一行 中选择一个整数,你的目标是 最小化 所有选中元素之 和 与目标值 target 的 绝对差 。
返回 最小的绝对差 。
a 和 b 两数字的 绝对差 是 a - b 的绝对值。
数据范围
m == mat.lengthn == mat[i].length1 <= m, n <= 701 <= mat[i][j] <= 701 <= target <= 800
分析
分组背包,将被一行的元素看作一组,每次只能选一行中的一个元素,朴素dp做法是令 d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]为选择前i行,元素之和为j的方案是否存在
状态转移为:
- d p [ i ] [ j ] ∣ = d p [ i − 1 ] [ j − c ] dp[i][j] \ |= \ dp[i-1][j-c] dp[i][j] ∣= dp[i−1][j−c],(c为每一行对应的元素)
最后的答案只需要遍历dp[n][i]即可
代码
class Solution {
public:const static int N = 72;bool dp[N][5000];int minimizeTheDifference(vector<vector<int>>& mat, int target) {int n = mat.size(), m = mat[0].size();memset(dp, false, sizeof(dp));dp[0][0] = true;for(int i = 0; i < n; i ++ ) {for(int j = 0; j < 5000; j ++ ) {for(int k = 0; k < m; k ++ ) {int c = mat[i][k];if(j >= c) {if(dp[i][j - c]) dp[i + 1][j] = true;}}}}int res = 0x3f3f3f3f;for(int i = 0; i < 5000; i ++ ) {if(dp[n][i]) {if(abs(target - i) < abs(res - target)) {res = i;}}}return abs(target - res);}
};
优化
可以使用bitset进行优化,bitset优化的原理是:
将dp数组转换成一个二进制数,若二进制数的第i位为1,则说明体积为j的方案存在
在滚动数组的过程中,我们以c=3为例
- d p [ 3 ] ∣ = d p [ 0 ] dp[3] \ |= \ dp[0] dp[3] ∣= dp[0]
- d p [ 4 ] ∣ = d p [ 1 ] dp[4] \ |= \ dp[1] dp[4] ∣= dp[1]
- d p [ 5 ] ∣ = d p [ 2 ] dp[5] \ |= \ dp[2] dp[5] ∣= dp[2]
- …
若转换成二进制数k,则是将低M-c位左移c位在或回去,即:
- f ∣ = f < < c f \ |= f << c f ∣=f<<c
需要注意的是,每一行都必须选元素,因此只能使用上一轮的状态,需要两个dp合并使用,否则会受之前状态的影响
代码
class Solution {
public:const static int N = 72, M = 5000;int minimizeTheDifference(vector<vector<int>>& mat, int target) {int n = mat.size(), m = mat[0].size();bitset<M> f1{1}, f2;for(int i = 0; i < n; i ++ ) {for(int k = 0; k < m; k ++ ) {int c = mat[i][k];f2 |= f1 << c;}f1 = f2;f2.reset();}int res = 0x3f3f3f3f;for(int i = 0; i < 5000; i ++ ) {if(f1.test(i)) {if(abs(target - i) < abs(res - target)) {res = i;}}}return abs(target - res);}
};
1155. 掷骰子等于目标和的方法数
这里有 n 个一样的骰子,每个骰子上都有 k 个面,分别标号为 1 到 k 。
给定三个整数 n、k 和 target,请返回投掷骰子的所有可能得到的结果(共有 k^n 种方式),使得骰子面朝上的数字总和等于 target。
由于答案可能很大,你需要对 109 + 7 取模。
数据范围
1 <= n, k <= 301 <= target <= 1000
分析
简单背包,注意每个骰子都必须使用
代码
typedef long long LL;
class Solution {
public:const static int N = 35, M = 1005, mod = 1e9 + 7;LL dp[N][M];LL numRollsToTarget(int n, int k, int target) {dp[0][0] = 1;for(int i = 1; i <= n; i ++ ) {for(int j = 0; j <= target; j ++ ) {for(int z = 1; z <= k; z ++ ) {if(j >= z) {dp[i][j] += dp[i - 1][j - z] % mod;dp[i][j] %= mod;}}}}return dp[n][target];}
};
2585. 获得分数的方法数
考试中有 n 种类型的题目。给你一个整数 target 和一个下标从 0 开始的二维整数数组 types ,其中 types[i] = [counti, marksi] 表示第 i 种类型的题目有 counti 道,每道题目对应 marksi 分。
返回你在考试中恰好得到 target 分的方法数。由于答案可能很大,结果需要对 109 +7 取余。
注意,同类型题目无法区分。
比如说,如果有 3 道同类型题目,那么解答第 1 和第 2 道题目与解答第 1 和第 3 道题目或者第 2 和第 3 道题目是相同的。
数据范围
1 <= target <= 1000n == types.length1 <= n <= 50types[i].length == 21 <= counti, marksi <= 50
分析
多重背包
代码
typedef long long LL;
class Solution {
public:const static int N = 55, M = 1005, mod = 1e9 + 7;LL dp[M];int waysToReachTarget(int target, vector<vector<int>>& types) {int n = types.size();dp[0] = 1;for(int i = 0; i < n; i ++ ) {int a = types[i][0], b = types[i][1];for(int j = target; j >= 0; j -- ) {for(int k = 1; k <= a; k ++ ) {if(j >= k * b) {dp[j] += dp[j - k * b];dp[j] %= mod;}}}}return dp[target];}
};