字符串数组中由A 0和B 1组成的最长子集的长度|套装2

在给定的字符串数组中，找到由A 0和B 1组成的最长子集的长度。

思路

注意到这道题目是一个经典的动态规划问题。我们定义一个一维数组 dp，其中 dp[i] 表示以字符串数组中第 i 个字符串结尾的最长符合要求的子集长度。

对于第 i 个字符串，我们可以选择将其加入到之前的子集中，或者不将其加入。如果我们将其加入到之前的子集中，那么我们需要加入的前提是这个子集符合要求。即，这个子集中包含的 0 和 1 的个数要满足相等的条件。

因此，我们可以遍历之前的所有子集，查看是否能够加入当前的字符串，如果可以，那么当前的最长子集长度为之前的最长子集长度加 1。

代码

def findMaxLength(nums: List[str]) -> int:
    n = len(nums)
    dp = [0] * n
    for i in range(n):
        count0, count1 = 0, 0
        for j in range(i, -1, -1):
            if nums[j] == '0':
                count0 += 1
            else:
                count1 += 1
            if count0 == count1:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j - 1] + count0)
    return dp[-1]

解释

对于字符串数组中的每个字符串，我们都需要对其进行遍历，来找到所有符合要求的子集。我们可以用两个变量 count0 和 count1 分别记录当前子集中 0 和 1 的数量。如果 count0 等于 count1，那么当前的子集就符合要求，可以计算出当前最长子集的长度。

我们还需要维护一个一维数组 dp，其中 dp[i] 表示以字符串数组中第 i 个字符串结尾的最长符合要求的子集长度。对于第 i 个字符串，我们需要遍历之前的所有子集，查看是否能够加入当前的字符串。如果当前的子集符合要求，那么当前的最长子集长度为之前的最长子集长度加 1。

最终，我们可以返回数组 dp 中的最后一个元素，即为所求的答案。

总结

本题考察了动态规划算法的思想，同时对于字符串函数的熟练使用也有一定的要求。在编写代码的过程中，我们需要注意到二者之间的关系，确保算法的正确性和效率。