力扣日记4.18-【动态规划篇】416. 分割等和子集

力扣日记:【动态规划篇】416. 分割等和子集

日期:2024.4.18

参考:代码随想录、力扣

416. 分割等和子集

题目描述

难度:中等

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] 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

题解

cpp 复制代码
class Solution {
public:
#define SOLUTION 2
    // 思路转换的关键一步:将数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等 => 相当于寻找一个子集,其元素和为总和的一半!
    // 这样就从分割找两个子集转换成找一个子集了,可以用回溯法解决
#if SOLUTION == 1  /*回溯法(超出时间限制)*/
    bool canPartition(vector<int>& nums) {
        
    }
    bool backtracking(vector<int>& nums) {

    }
#elif SOLUTION == 2 /*动态规划*/
    /*
    如何转换为 01背包问题,并使用动态规划解决
    原问题:需要从nums的所有元素中,挑选一些元素放到子集中,使得子集中的元素的和为sum/2
    类比背包问题,nums中的元素相当于物品,而元素值即为物品的重量
    子集用来放元素,相当于背包
    从nums中挑元素放入子集,相当于挑选物品放入背包,即为背包问题,由于元素不能重复选,即物品只能取1次,所以是01背包问题
    且在这个问题中,元素的值(物品的重量)也等于其价值,即weights == values!!!
    子集中的元素总和,即为背包的容量(即能装的物品的重量总和),也即总价值;当子集达到元素总和sum/2,相当于背包容量装满,此时总价值最大
    所以weights = nums(排序后);values = nums(排序后)
    bagsize = sum/2
    */
    bool canPartition(vector<int>& nums) {
        // 先对nums进行排序
        sort(nums.begin(), nums.end());
        // 求bagsize(即总和/2)
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            sum += nums[i];
        }
        if (sum % 2 != 0) return false;   // 如果和非偶数肯定不能使两子集的和相等
        int bagSize = sum/2;
        // 动规五部曲
        // 1. dp数组定义(dp[j] 表示 背包容量为j时能得到的最大价值(也即能装的最大重量))
        vector<int> dp(bagSize + 1, 0);
        // 2. 初始化(需要初始化为0,已经包含在定义中了)
        // 3. 遍历顺序(先物品再背包,背包从大到小)
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            for (int j = bagSize; j >= nums[i]; j--) {
                // dp[j] = max(dp[j], dp[j-weights[i]] + values[i])
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
            }
        }
        // 如果最后dp[bagSize] == bagSize,说明容量为bagSize装入的元素的价值(即重量)为bagSize,即刚好能装满
        if (dp[bagSize] == bagSize) return true;
        return false;
    }
#endif
};

复杂度

时间复杂度:

空间复杂度:

思路总结

  • 关键在于如何转换为 01背包问题,并使用动态规划解决
  • 首先要将原题意转换思路:将数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等 => 相当于寻找一个子集,其元素和为总和的一半
  • 转换后的原问题:需要从nums的所有元素中,挑选一些元素放到子集中,使得子集中的元素的和为sum/2
  • 类比背包问题(有N件物品和一个最多能背重量为W 的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。)
    • nums中的元素相当于物品 ,而元素值即为物品的重量
    • 子集用来放元素,相当于背包
    • 从nums中挑元素放入子集,相当于挑选物品放入背包 ,即为背包问题,由于元素不能重复选,即物品只能取1次,所以是01背包问题
    • 且在这个问题中,元素的值(物品的重量)也等于其价值,即weights == values == nums!!!
    • 子集中的元素总和,即为背包的容量,即能装的物品的重量总和,也即总价值;当子集达到元素总和sum/2,相当于背包容量装满,此时总价值最大
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