• 416. 分割等和子集


    416. 分割等和子集

    题目链接:416. 分割等和子集(中等)

    给你一个 只包含正整数非空 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] 和 [11] 。

    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。

    提示:

    • 1 <= nums.length <= 200

    • 1 <= nums[i] <= 100

    解题思路

    本题可以转为01背包问题。01背包基础

    想要使用背包来解决问题,我们需要明确:物品是什么,物品的价值,物品的重量,背包的容量;还要明确物品的数量是多少,由此分析属于什么类型的背包问题。

    根据题意,本题其实就是判断集合里能否出现总和为 sum / 2 的子集。

    针对本题,我们可以明确:物品就是数组中的每一个元素,物品的价值和物品的重量就是数组中每一个元素对应的数值,背包的容量就是整个数组求和的一半。

    动态规划五部曲:

    1. 确定dp数组以及其下标的含义

      dp[j]表示为最接近于j的子集总和

    2. 确定递推公式

      根据01背包基础中对递推公式的推导可知,本题的递推公式为dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i])

    3. dp数组的初始化

      dp[j] = 0

    4. 确定遍历顺序

      只能先遍历物品,再遍历背包。 注意这种方式背包的遍历顺序是不一样的,要从大往小遍历。

    5. 举例推导dp数组

      以 nums = [1,5,11,5] 为例

    C++

    class Solution {
    public:
        bool canPartition(vector<int>& nums) {
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
                sum += nums[i];
            }
            if (sum % 2 != 0) {return false;}
            int bagsize = sum / 2;
            vector<int> dp(bagsize + 1, 0);
            for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
                for (int j = bagsize; j >= 0; j--) {
                    if (j < nums[i]) dp[j] = dp[j];
                    else dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
                }
            }
            if (dp[bagsize] == bagsize) {
                return true;
            } else return false;
        }
    };

    JavaScript

    /**
     * @param {number[]} nums
     * @return {boolean}
     */
    var canPartition = function(nums) {
        let sum = 0;
        for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum += nums[i];
        }
        if (sum % 2 === 1) { return false; }
        let bagsize = sum / 2;
        const dp = new Array(bagsize + 1).fill(0);
        for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
            for (let j = bagsize; j >= nums[i]; j--) {
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
            }
        }
        if (dp[bagsize] === bagsize) {
            return true;
        } else return false;
    };
    • 时间复杂度:O(N*M),其中N是nums数组的长度,M是bagsize的大小。

    • 空间复杂度:O(M)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wltree/p/15955720.html
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