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Leetcode416. 分割等和子集_给定一个只包含正整数的nums判断

给定一个只包含正整数的nums判断

Leetcode416. 分割等和子集

题目:
给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。

示例 1:

输入:nums = [1,5,11,5]
输出:true
解释:数组可以分割成 [1, 5, 5][11]
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示例 2:

输入:nums = [1,2,3,5]
输出:false
解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集。
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题解:
动态规划:

  1. 数组长度 n < 2 n<2 n<2,返回false;
  2. 数组所有元素和 sum \textit{sum} sum以及最大元素 maxNum \textit{maxNum} maxNum ,如果 sum \textit{sum} sum是奇数,返回false;
  3. 如果 sum \textit{sum} sum是偶数, target = sum 2 \textit{target}=\frac{\textit{sum}}{2} target=2sum,需要判断是否可以从数组中选出一些数字,使得这些数字的和等于 target \textit{target} target,如果 maxNum > target \textit{maxNum}>\textit{target} maxNum>target,则除了 maxNum \textit{maxNum} maxNum 以外的所有元素之和一定小于 target \textit{target} target,因此不可能将数组分割成元素和相等的两个子集,直接返回false;

创建二维数组 dp \textit{dp} dp,包含 n n n target + 1 \textit{target}+1 target+1列,其中 dp [ i ] [ j ] \textit{dp}[i][j] dp[i][j] 表示从数组的 [ 0 , i ] [0,i] [0,i] 下标范围内选取若干个正整数(可以是 0 个),是否存在一种选取方案使得被选取的正整数的和等于 j j j。初始时, dp \textit{dp} dp 中的全部元素都是 false \text{false} false

在定义状态之后,需要考虑边界情况。以下两种情况都属于边界情况。

  • 如果不选取任何正整数,则被选取的正整数等于 0。因此对于所有 0 ≤ i 0 \le i 0i < n,都有 dp [ i ] [ 0 ] = true \textit{dp}[i][0]=\text{true} dp[i][0]=true
  • i = 0 i=0 i=0 时,只有一个正整数 nums [ 0 ] \textit{nums}[0] nums[0] 可以被选取,因此 dp [ 0 ] [ nums [ 0 ] ] = true \textit{dp}[0][\textit{nums}[0]]=\text{true} dp[0][nums[0]]=true

对于 i > 0 i>0 i>0 j > 0 j>0 j>0 的情况,如何确定 dp [ i ] [ j ] \textit{dp}[i][j] dp[i][j] 的值?需要分别考虑以下两种情况。

如果 j ≥ nums [ i ] j \ge \textit{nums}[i] jnums[i],则对于当前的数字 n u m s [ i ] nums[i] nums[i],可以选取也可以不选取,两种情况只要有一个为 t r u e true true,就有 dp [ i ] [ j ] = true \textit{dp}[i][j]=\text{true} dp[i][j]=true

  • 如果不选取 nums [ i ] \textit{nums}[i] nums[i],则 dp [ i ] [ j ] = dp [ i − 1 ] [ j ] \textit{dp}[i][j]=\textit{dp}[i-1][j] dp[i][j]=dp[i1][j]

  • 如果选取 n u m s [ i ] nums[i] nums[i],则 dp [ i ] [ j ] = dp [ i − 1 ] [ j − nums [ i ] ] \textit{dp}[i][j]=\textit{dp}[i-1][j-\textit{nums}[i]] dp[i][j]=dp[i1][jnums[i]]

如果 j < nums [ i ] j < \textit{nums}[i] j<nums[i],则在选取的数字的和等于 j j j 的情况下无法选取当前的数字 n u m s [ i ] nums[i] nums[i],因此有
dp [ i ] [ j ] = dp [ i − 1 ] [ j ] \textit{dp}[i][j]=\textit{dp}[i-1][j] dp[i][j]=dp[i1][j]

状态转移方程如下:

dp [ i ] [ j ] = { dp [ i − 1 ] [ j ]   ∣   dp [ i − 1 ] [ j − nums [ i ] ] , j ≥ nums [ i ] dp [ i − 1 ] [ j ] , j < nums [ i ] \textit{dp}[i][j]=

{dp[i1][j] | dp[i1][jnums[i]],jnums[i]dp[i1][j],j<nums[i]
dp[i][j]={dp[i1][j]  dp[i1][jnums[i]],dp[i1][j],jnums[i]j<nums[i]

最终得到 dp [ n − 1 ] [ target ] \textit{dp}[n-1][\textit{target}] dp[n1][target]即为答案。

java代码:

    public boolean canPartition(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n < 2) return false;
        int sum = 0;
        int maxValue = 0;
        for (int num : nums) {
            sum += num;
            maxValue = Math.max(maxValue, num);
        }
        //总和是奇数
        if (sum % 2 != 0) {
            return false;
        }
        //最大值超过总和的一半
        int target = sum / 2;
        if (maxValue > target) {
            return false;
        }
        // dp[i][j] : 从[0,i]中选取nums中的若干个正整数使得和为j
        boolean[][] dp = new boolean[n][target + 1];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            //从[0,i]中不选任何正整数
            dp[i][0] = true;
        }
        //i=0时,只有一个正数nums[0]可以被选取
        dp[0][nums[0]] = true;

        for (int i = 1; i < n; i++) {
            int num = nums[i];
            for (int j = 1; j <= target; j++) {
                if (j >= num) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] || dp[i - 1][j - num];
                } else {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                }
            }
        }
        return dp[n - 1][target];
    }

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