§1
题目描述
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 。
strs,m,n = ["10","0001","111001","1","0"],5,3
输出 = 4
§2
思路解析动画文字版
下面 9 步动画会按主解代码推进，而不是泛泛讲题型。
1. 看输入：DP 表跟着代码走：先把示例输入映射到代码参数：def findMaxForm(self, strs, m, n):。
2. 初始化：DP 表跟着代码走：开局只立住必要变量：dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]。
3. 进入主循环：DP 表跟着代码走：主流程从这里开始：for s in strs:。
4. 判断分支：DP 表跟着代码走：题目条件落到这一行：满足条件就进入对应分支。
5. 更新状态：DP 表跟着代码走：对应代码：return dp[m][n]。这一行决定当前轮对答案有什么贡献。
6. 处理边界：DP 表跟着代码走：边界跟着代码看：dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeros][j - ones] + 1)。
7. 继续推进：DP 表跟着代码走：推进语句是：for s in strs:。处理过的部分不再重新枚举。
8. 准备返回：DP 表跟着代码走：到这里，dp 已经能表达题目要求。
9. 答案收束：DP 表跟着代码走：最后检查返回形态：返回值、原地修改或设计类状态，要和 LeetCode 判题方式一致。
记住这题的代码骨架：题意约束先落到状态变量，再用循环或递归维护它。
§3
参考代码
class Solution: def findMaxForm(self, strs, m, n): dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] for s in strs: zeros = s.count('0') ones = len(s) - zeros for i in range(m, zeros - 1, -1): for j in range(n, ones - 1, -1): dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeros][j - ones] + 1) return dp[m][n]看懂代码不等于写得出。盖住上面，自己默写一遍试试。卡在哪一行说不清，就点右下角问小欧。
§4
复杂度
- 时间复杂度：O(len(strs)*m*n)，每个物品更新二维背包
- 空间复杂度：O(mn)，二维 dp
§5
易错点
✗ 错误写法：容量正序更新
✓ 正确写法：倒序更新
每个字符串只能用一次
✗ 错误写法：只统计 1 的数量
✓ 正确写法：同时统计 0 和 1
题目有两个容量限制
这道题到这就讲完了。动画和文字是同一套思路——别光看，关掉页面自己默写一遍。然后顺着主线继续：
下一题 · 动态规划套路 21/29
→最长回文子序列
LeetCode 516 · 中等 · 沿着 动态规划套路 继续往下推进
把这道题真正学会，再走
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