本文主要是介绍leetcode刷题(95)——416. 分割等和子集,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
给定一个只包含正整数的非空数组。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。
注意:
每个数组中的元素不会超过 100
数组的大小不会超过 200
示例 1:
输入: [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: [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.
此题目属于背包问题:
首先回忆一下背包问题大致的描述是什么:
给你一个可装载重量为 W 的背包和 N 个物品,每个物品有重量和价值两个属性。其中第 i 个物品的重量为 wt[i],价值为 val[i],现在让你用这个背包装物品,最多能装的价值是多少?
那么对于这个问题,我们可以先对集合求和,得出 sum,把问题转化为背包问题:
给一个可装载重量为 sum / 2 的背包和 N 个物品,每个物品的重量为 nums[i]。现在让你装物品,是否存在一种装法,能够恰好将背包装满?
解法分析
第一步要明确两点,「状态」和「选择」。
状态就是「背包的容量」和「可选择的物品」,选择就是「装进背包」或者「不装进背包」。
第二步要明确 dp 数组的定义。
按照背包问题的套路,可以给出如下定义:
dp[i][j] = x 表示,对于前 i 个物品,当前背包的容量为 j 时,若 x 为 true,则说明可以恰好将背包装满,若 x 为 false,则说明不能恰好将背包装满。
比如说,如果 dp[4][9] = true,其含义为:对于容量为 9 的背包,若只是用前 4 个物品,可以有一种方法把背包恰好装满。
或者说对于本题,含义是对于给定的集合中,若只对前 4 个数字进行选择,存在一个子集的和可以恰好凑出 9。
根据这个定义,我们想求的最终答案就是 dp[N][sum/2],base case 就是 dp[…][0] = true 和 dp[0][…] = false,因为背包没有空间的时候,就相当于装满了,而当没有物品可选择的时候,肯定没办法装满背包。
第三步,根据「选择」,思考状态转移的逻辑。
回想刚才的 dp 数组含义,可以根据「选择」对 dp[i][j] 得到以下状态转移:
如果不把 nums[i] 算入子集,或者说你不把这第 i 个物品装入背包,那么是否能够恰好装满背包,取决于上一个状态 dp[i-1][j],继承之前的结果。
如果把 nums[i] 算入子集,或者说你把这第 i 个物品装入了背包,那么是否能够恰好装满背包,取决于状态 dp[i-1][j-nums[i-1]]。
首先,由于 i 是从 1 开始的,而数组索引是从 0 开始的,所以第 i 个物品的重量应该是 nums[i-1],这一点不要搞混。
dp[i - 1][j-nums[i-1]] 也很好理解:你如果装了第 i 个物品,就要看背包的剩余重量 j - nums[i-1] 限制下是否能够被恰好装满。
换句话说,如果 j - nums[i-1] 的重量可以被恰好装满,那么只要把第 i 个物品装进去,也可恰好装满 j 的重量;否则的话,重量 j 肯定是装不满的。
最后一步,把伪码翻译成代码,处理一些边界情况。
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int sum = 0;for(int num:nums){sum+=num;}if(sum%2!=0){return false;}boolean[][] dp = new boolean[nums.length+1][sum];sum = sum/2;for(int i=0;i<=nums.length;i++){dp[i][0] = true;}for(int i=1;i<=nums.length;i++){for(int j=1;j<=sum;j++){if(j-nums[i-1]<0){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][sum];}
}
进行状态压缩
注意到 dp[i][j] 都是通过上一行 dp[i-1][…] 转移过来的,之前的数据都不会再使用了。
所以,我们可以进行状态压缩,将二维 dp 数组压缩为一维,节约空间复杂度:
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int sum = 0;for(int num:nums){sum+=num;}if(sum%2!=0){return false;}boolean[] dp = new boolean[sum];sum = sum/2;dp[0] = true;for(int i=0;i<=nums.length-1;i++){for(int j=sum;j>=0;j--){if(j-nums[i]>=0){dp[j] = dp[j] || dp[j-nums[i]];}}}return dp[sum];}
}
至此,子集切割的问题就完全解决了,时间复杂度 O(n*sum),空间复杂度 O(sum)。
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