自学内容网 自学内容网

【C++动态规划 分组背包】1981. 最小化目标值与所选元素的差|2009

本文涉及知识点

C++动态规划
C++背包问题

LeetCode1981. 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。
示例 1:
在这里插入图片描述

输入:mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], target = 13
输出:0
解释:一种可能的最优选择方案是:

  • 第一行选出 1
  • 第二行选出 5
  • 第三行选出 7
    所选元素的和是 13 ,等于目标值,所以绝对差是 0 。
    示例 2:

在这里插入图片描述

输入:mat = [[1],[2],[3]], target = 100
输出:94
解释:唯一一种选择方案是:

  • 第一行选出 1
  • 第二行选出 2
  • 第三行选出 3
    所选元素的和是 6 ,绝对差是 94 。
    示例 3:
    在这里插入图片描述

输入:mat = [[1,2,9,8,7]], target = 6
输出:1
解释:最优的选择方案是选出第一行的 7 。
绝对差是 1 。
提示:
m == mat.length
n == mat[i].length
1 <= m, n <= 70
1 <= mat[i][j] <= 70
1 <= target <= 800

动态规划 分组背包

动态规划的状态表示

dp1[i][m] 表示前i行是否存在和为m的方案。m ∈ \in [0,target-1]$ dp2[i] 表示是否存在和>=target,如果存在取最小值。不存在则为10000。由于网格(矩阵)全部为正整数,故只会越来越大。空间复杂度:O(mtarget)

动态规划的状态表示

枚举前置状态。
如果dp[i][m]成立,通过val枚举第i行:
dp[i+1][m+val] = true
dp[i+1][dp2[i]+val] = true
dp[i+1][x] = true,可以封装成立函数。枚举第i行,也可以封装成函数。
时间复杂度:O(mntarget)

动态规划的填表顺序

for i = 0 to m-1 枚举各例

动态规划的初始值

dp[0][0] = true,其它为false。

动态规划的返回值

dp1.back()[x]成立
min(min(abs(x-target)),abs(dp2.back()-target))

代码

核心代码

class Solution {
public:
int minimizeTheDifference(vector<vector<int>>& mat, int target) {
vector<int> pre(target);
pre[0] = true;
int iPre = INT_MAX/10;
for (const auto& v : mat) {
vector<int> cur(target);
int iCur = INT_MAX;
auto Add = [&](int curV) {
for (auto n : v) {
const int iNew = curV + n;
if (iNew >= target) {
iCur = min(iCur, iNew);
}
else {
cur[iNew] = true;
}
}
};
Add(iPre);
for (int i = 0; i < target; i++) {
if (pre[i]) { Add(i); }
}
swap(iPre, iCur);
pre.swap(cur);
}
int ans = (iPre - target);
for (int i = 0; i < target; i++) {
if (pre[i]) { ans = min(ans, target - i); }
}
return ans;
}
};

单元测试

vector<vector<int>> mat;
int target;
TEST_METHOD(TestMethod11)
{
mat = { {1,2,3},{4,5,6},{7,8,9} }, target = 13;
auto res = Solution().minimizeTheDifference(mat, target);
AssertEx(0, res);
}
TEST_METHOD(TestMethod12)
{
mat = { {1},{2},{3} }, target = 100;
auto res = Solution().minimizeTheDifference(mat, target);
AssertEx(94, res);
}
TEST_METHOD(TestMethod13)
{
mat = { {1,2,9,8,7} }, target = 6;
auto res = Solution().minimizeTheDifference(mat, target);
AssertEx(1, res);
}

扩展阅读

我想对大家说的话
工作中遇到的问题,可以按类别查阅鄙人的算法文章,请点击《算法与数据汇总》。
学习算法:按章节学习《喜缺全书算法册》,大量的题目和测试用例,打包下载。重视操作
有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适) 专注
闻缺陷则喜(喜缺)是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛
失败+反思=成功 成功+反思=成功

视频课程

先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771
如何你想快速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。


原文地址:https://blog.csdn.net/he_zhidan/article/details/143428719

免责声明:本站文章内容转载自网络资源,如本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网(zxcms.com)!