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给定一个非空的正整数数组 nums ,请判断能否将这些数字分成元素和相等的两部分。
输入:nums = [1,5,11,5]
输出:true
解释:nums 可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11]
输入:nums = [1,2,3,5]
输出:false
解释:nums 不可以分为和相等的两部分
这是一道经典的NP问题,NP问题太深奥,我们直接讲NP问题中的背包问题反而更容易理解。背包问题,就是一种组合优化的 NP (NP-Complete) 完全问题。
问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。
当然这道题也可以当作背包问题来做,而且可以作为背包问题的解题模板,这道题也算是开了背包问题的先河。
我们可以将题目转换为这种思路,从数组中选出几个数使得这几个数之和是数组所有数之和的一半。也就是选出几个数能把背包正好填充。这就转换成背包问题了。
更加详细的解释请看下面连接:
package leetcode.lc20221109; import java.util.Arrays; import java.util.stream.Stream; /* * @author lzy * @version 1.0 * */ public class Solution03 { public boolean canPartition(int[] nums) { //这道题值得记录,算是回溯问题的一种,归类 //子集问题,我的思路如下:1、dfs回溯找到所有不重复子集。2、在子集中找元素相等的两个子集。 //复习一下回溯:子集问题用二叉搜索树即可,全排列问题用多叉搜索树(但是不能选自身) //动态规划题解(动态规划部分讲不好):https://leetcode.cn/problems/NUPfPr/solutions/1417796/fen-ge-deng-he-zi-ji-by-leetcode-solutio-re1t/ //0-1背包问题(讲的不错):https://leetcode.cn/problems/NUPfPr/solutions/1501730/by-flix-c3fv/ int total = Arrays.stream(nums).reduce(0,(a,b) -> { return a + b; }); //把一个类中的静态方法作为Lambda体,可以这样用:: int total1 = Arrays.stream(nums).reduce(0, Integer::sum); if (total % 2 == 1) { return false; } int target = total / 2; //流取最大值 int maxNum = Arrays.stream(nums).reduce(nums[0],(a,b) -> { return Math.max(a , b); }); if (maxNum > target) { return false; } //为了便于对边界值的判断,所以定义的二维数组,长宽都+1了 boolean dp[][] = new boolean[nums.length + 1][target + 1]; //dp[0][0]表示从前0个元素中选出和为0的元素 dp[0][0] = true; for (int j = 1; j < target + 1; j++) { dp[0][j] = false; } for (int i = 1; i < nums.length + 1; i++) { for (int j = 0; j < target + 1; j++) { //i = 1 代表 nums[0] if (j < nums[i - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j]; } else { dp[i][j] = dp[i - 1][j] | dp[i - 1][j - nums[i - 1]]; } } } return dp[nums.length][target]; } }
使用滚动数组进行空间优化:
class Solution { public boolean canPartition(int[] nums) { //这道题值得记录,算是回溯问题的一种,归类 //子集问题,我的思路如下:1、dfs回溯找到所有不重复子集。2、在子集中找元素相等的两个子集。 //复习一下回溯:子集问题用二叉搜索树即可,全排列问题用多叉搜索树(但是不能选自身) //动态规划题解(动态规划部分讲不好):https://leetcode.cn/problems/NUPfPr/solutions/1417796/fen-ge-deng-he-zi-ji-by-leetcode-solutio-re1t/ //0-1背包问题(讲的不错):https://leetcode.cn/problems/NUPfPr/solutions/1501730/by-flix-c3fv/ int total = Arrays.stream(nums).reduce(0,(a,b) -> { return a + b; }); //把一个类中的静态方法作为Lambda体,可以这样用:: int total1 = Arrays.stream(nums).reduce(0, Integer::sum); if (total % 2 == 1) { return false; } int target = total / 2; //流取最大值 int maxNum = Arrays.stream(nums).reduce(nums[0],(a,b) -> { return Math.max(a , b); }); System.out.println(total + " " + maxNum); if (maxNum > target) { return false; } //为了便于对边界值的判断,所以定义的二维数组,长宽都+1了 boolean dp[] = new boolean[target + 1]; dp[0] = true; for (int i = 1; i < nums.length + 1; i++) { boolean dp2[] = new boolean[target + 1]; for (int j = 0; j < target + 1; j++) { //i = 1 代表 nums[0] if (j < nums[i - 1]) { dp2[j] = dp[j]; } else { dp2[j] = dp[j] | dp[j - nums[i - 1]]; } } dp = dp2; } return dp[target]; } }
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