力扣：474.一和零

力扣：474.一和零
题目：
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 。

dp数组含义：
dp[i][j] :0~n个物品放入容量为i个0,j个1的背包中的最大价值

递归公式：
dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[j-当前值几个0][j-当前值几个1]+1)

初始化：
dp【i】【j】要么选择原先的dp【i】【j】（即初始化的dp【i】【j】）要么选择新计算的值，会选择两者中较大的那一个。

• 如果dp【i】【j】是选择原先的dp【i】【j】即初始化的dp【i】【j】，又因为此时是从物品数为0开始遍历，按照含义来说其值应该是0。
• 如果dp【i】【j】选择的是新计算的值，dp【i】【j】是从二者中选择更大的值，那么这个初始化的dp【i】【j】就不能够大于新计算的值，新计算的值恒大于0。所以初始化的dp【i】【j】为0即可。

遍历顺序：
遍历背包重量所有可能性
遍历1个物品放入所有可能性重量的背包
遍历2个物品放入所有可能性重量的背包
遍历n个物品放入所有可能性重量的背包，此时才能够确保dp【i】【j】选择的是dp[j-zeronum][j-onenum]+1的时候，此值是已知的。
此时只需要确保dp【i】【j】选择的是dp[j-zeronum][j-onenum]+1的时候，此值是已知的即可，那么先遍历i，j都可以。

for(string str: strs){
    
            int onenum = 0,zeronum = 0;
            for(char c: str){
    
                if(c=='0') zeronum++;
                else onenum++;
            }
            for(int i = m; i >= zeronum; --i){
    
                for(int j = n; j >= onenum; --j)
                {
    
                    dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[j-zeronum][j-onenum]+1);
                }
            }
        }