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营销推广的主要方式,seo外贸推广,宿州网站建设时间,哪个网站最好今日题目 416. 分割等和子集 题目链接:416. 分割等和子集 - 力扣(LeetCode) 思考:本题要将数组分为两个子数组,且两个子数组和相等,因此首先可以想到的条件就是数组可分为两个,这要求数组元素数…

今日题目

416. 分割等和子集

题目链接:416. 分割等和子集 - 力扣(LeetCode)

思考:本题要将数组分为两个子数组,且两个子数组和相等,因此首先可以想到的条件就是数组可分为两个,这要求数组元素数量>1,要想两个子数组和相等,则原始数组和为偶数才行。

处理完上述特殊条件后,需要考虑如何划分数组。由于要把原始数组划分为两个子数组且两个数组和相等,则每个数组元素和为原始数组总和的一半。令这个总和的一半为target,则需要在原始数组中找到是否存在某个元素等于target,或是存在几个元素之和为target。

这里要注意的是,本题与在某个数组中寻找是否存在元素target不一样,因为本题的target不一定是一个元素,可以是多个元素之和,具体是几个元素之和不确定。因此本题想要直接暴力求解的话,会特别耗时。

因此需要结合01背包思想解决问题,将寻找元素和为target的问题转化为容量为target的背包,恰好需要装满的问题。把所有元素当做可以装入背包的物品,每个元素占用空间和带来的价值都是元素数值本身。

初始化dp全0数组,下标表示背包容量,下标对应的数组值表示背包可以装入物品的最大重量。本题难点在于循环条件和递推公式,首先要遍历所有物品,然后依据背包容量,更新背包装入的物品重量,即:

  • 外层循环:遍历每个数字 num

  • 内层循环:从 target 逆向遍历到 num(避免重复计算)。

    • 状态转移:对于容量 j,选择是否装入 num

      • 不装:dp[j] 保持不变。

      • 装:dp[j-num] + num(当前和加上 num 的值)。

    • 取两者最大值更新 dp[j]

代码:

class Solution:def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:n = len(nums)if n <= 1:return Falsetotal = sum(nums)if total % 2 != 0:return Falsetarget = total // 2dp = [0] * 10001for num in nums:for j in range(target, num-1, -1):dp[j] = max(dp[j], dp[j-num]+num)if dp[target] == target:return Truereturn False
698.划分为k个相等的子集

题目链接:698. 划分为k个相等的子集 - 力扣(LeetCode)

思考:要判断是否可以将数组分成k个非空子集,且每个子集的和相等,可以按照以下步骤进行:

  1. 总和检查:首先计算数组所有元素的总和。如果总和不能被k整除,直接返回False,因为无法均分。

  2. 目标子集和:计算每个子集的目标和,即总和除以k。

  3. 排序优化:将数组排序,先处理较大的数,可以更快地剪枝无效路径。

  4. 回溯法:使用回溯法尝试将数字分配到各个子集中。每次尝试将当前数字放入一个子集,如果该子集的和不超过目标和,则继续递归处理剩下的数字。如果所有数字都能成功分配,则返回True,否则回溯并尝试其他可能性。

代码:

class Solution:def canPartitionKSubsets(self, nums: List[int], k: int) -> bool:n = len(nums)total = sum(nums)if total % k != 0:return Falsenums.sort(reverse=True)  # 排序以便更快剪枝target = total // kif nums[0] > target:return Falseused = [False] * ndef backtrack(start, current_sum, count):if count == k - 1:return Trueif current_sum == target:return backtrack(0, 0, count + 1)for i in range(start, n):if not used[i] and current_sum + nums[i] <= target:used[i] = Trueif backtrack(i + 1, current_sum + nums[i], count):return Trueused[i] = False# 剪枝:跳过相同数字while i + 1 < n and nums[i] == nums[i + 1]:i += 1# 如果当前和为0,说明无法放入任何数,直接失败if current_sum == 0:breakreturn Falsereturn backtrack(0, 0, 0)
473.火柴拼正方形

题目链接:473. 火柴拼正方形 - 力扣(LeetCode)

思考:首先计算所有火柴的总长度 totalLen,如果 totalLen 不是 4 的倍数,那么不可能拼成正方形,返回 false。当 totalLen 是 4 的倍数时,每条边的边长为 len= totalLen/4,用 edges 来记录 4 条边已经放入的火柴总长度。对于第 index 火柴,尝试把它放入其中一条边内且满足放入后该边的火柴总长度不超过 len,然后继续枚举第 index+1 根火柴的放置情况,如果所有火柴都已经被放置,那么说明可以拼成正方形。

为了减少搜索量,需要对火柴长度从大到小进行排序。

代码:

class Solution:def makesquare(self, matchsticks: List[int]) -> bool:totalLen = sum(matchsticks)if totalLen % 4:return Falsematchsticks.sort(reverse=True)edges = [0] * 4def dfs(idx: int) -> bool:if idx == len(matchsticks): # 已经使用了所有火柴return Truefor i in range(4):edges[i] += matchsticks[idx] # 放入火柴if edges[i] <= totalLen // 4 and dfs(idx + 1):return Trueedges[i] -= matchsticks[idx]return Falsereturn dfs(0)
http://www.cadmedia.cn/news/11758.html

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