当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode-416. 分割等和子集

目录

    • 题目分析
    • 回溯法
    • 动态规划
    • 动态规划(压缩)

题目来源
416. 分割等和子集

题目分析

这道题目是要找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。
那么只要找到集合里能够出现 sum / 2 的子集总和,就算是可以分割成两个相同元素和子集了。

回溯法

这道题和39. 组合总和非常类似(可以去做一下)
LeetCode-39. 组合总和

class Solution {boolean res;public boolean canPartition(int[] nums) {int sum = 0;for(int i = 0;i<nums.length;i++){sum += nums[i];}//如果为奇数,肯定就没有两个相等的子集了if(sum % 2 == 1){return false;}//查找目标target的子集和int target = sum / 2;backTracking(nums,0,0,target);return res;}//startIndex为了数组不选取重复元素,sum为加起来的总和,target目标数private void backTracking(int[] nums,int startIndex,int sum,int target){//如果sum>target就没必要进行计算了if(sum > target){return;}//如果等于,直接将res设置为为true,相当于是相同子集了if(sum == target){res = true;return;}for(int i = startIndex;i<nums.length;i++){sum+=nums[i];backTracking(nums,i+1,sum,target);sum-=nums[i];  //回溯}}
}

这道题使用回溯算法不行(超时),那么就要用动态规划了
在这里插入图片描述

动态规划

背包问题,大家都知道,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。
背包问题有多种背包方式,常见的有:01背包、完全背包、多重背包、分组背包和混合背包等等。
要注意题目描述中商品是不是可以重复放入。
即一个商品如果可以重复多次放入是完全背包,而只能放入一次是01背包,写法还是不一样的。
要明确本题中我们要使用的是01背包,因为元素我们只能用一次。
回归主题:首先,本题要求集合里能否出现总和为 sum / 2 的子集。
那么来一一对应一下本题,看看背包问题如何来解决。
只有确定了如下四点,才能把01背包问题套到本题上来。

  • 背包的体积为sum / 2
  • 背包要放入的商品(集合里的元素)重量为 元素的数值,价值也为元素的数值
  • 背包如果正好装满,说明找到了总和为 sum / 2 的子集。
  • 背包中每一个元素是不可重复放入。

理解了0-1背包问题,直接搬照着公式就可以写出
https://donglin.blog.csdn.net/article/details/129412502

class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {if(nums == null){return false;}int sum = 0;for(int num : nums){sum += num;}if(sum % 2 == 1){return false;}int target = sum / 2;int[][] dp = new int[nums.length][target+1];for(int j=target;j>=nums[0];j--){dp[0][j] = nums[0];}for(int i = 1;i<nums.length;i++){for(int j = 1;j<=target;j++){if(j<nums[i]){dp[i][j] = dp[i-1][j];}else{dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-nums[i]]+nums[i]);}}}return dp[nums.length-1][target]==target;}
}

在这里插入图片描述

动态规划(压缩)

动规五部曲分析如下:

  • 1.确定dp数组以及下标的含义

01背包中,dp[j] 表示: 容量为j的背包,所背的物品价值最大可以为dp[j]。
本题中每一个元素的数值既是重量,也是价值。
套到本题,dp[j]表示 背包总容量(所能装的总重量)是j,放进物品后,背的最大重量为dp[j]。
那么如果背包容量为target, dp[target]就是装满 背包之后的重量,所以 当 dp[target] == target 的时候,背包就装满了。

  • 2.确定递推公式

如果不清楚0-1背包问题的一维数组,可以看这篇
https://donglin.blog.csdn.net/article/details/129437136
01背包的递推公式为:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
相当于背包里放入数值,那么物品i的重量是nums[i],其价值也是nums[i]。
所以递推公式:dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);

  • 3.dp数组如何初始化

在01背包,一维dp如何初始化,已经讲过,
从dp[j]的定义来看,首先dp[0]一定是0。

  • 4.确定遍历顺序

如果使用一维dp数组,物品遍历的for循环放在外层,遍历背包的for循环放在内层,且内层for循环倒序遍历!

        for(int i = 0;i<nums.length;i++){for(int j = target;j>=nums[i];j--){dp[j] = Math.max(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);}}
  • 5.举例推导dp数组

在这里插入图片描述

完整代码

class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {if(nums == null){return false;}int sum = 0;for(int num : nums){sum += num;}if(sum % 2 == 1){return false;}int target = sum / 2;int[] dp = new int[target+1];for(int i = 0;i<nums.length;i++){for(int j = target;j>=nums[i];j--){//物品 i 的重量是 nums[i],其价值也是 nums[i]dp[j] = Math.max(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);}}return dp[target] == target;}
}

在这里插入图片描述

相关文章:

LeetCode-416. 分割等和子集

目录题目分析回溯法动态规划动态规划(压缩)题目来源 416. 分割等和子集 题目分析 这道题目是要找是否可以将这个数组分割成两个子集&#xff0c;使得两个子集的元素和相等。 那么只要找到集合里能够出现 sum / 2 的子集总和&#xff0c;就算是可以分割成两个相同元素和子集了…...

2021年 第12届 蓝桥杯 Java B组 省赛真题详解及小结【第2场省赛 2021.05.09】

一、试题A&#xff1a;求余&#xff08;本题总分&#xff1a;5 分&#xff09; 得&#xff1a;5分 本题总分&#xff1a;5 分 【问题描述】 在 C/C/Java/Python 等语言中&#xff0c;使用 % 表示求余&#xff0c;请问 2021%20 的值是多少&#xff1f; 【答案提交】 这是一道结果…...

elasticSearch写入原理

elasticSearch写入原理 最近学习完了es相关的课程整理除了es的核心内容&#xff0c;学习这东西知其然知其所以然&#xff0c;自己按照自己的理解整理了es相关的面试题。先热个身&#xff0c;整理一下es的写入原理&#xff0c;有不对的地方请大家指正。 这些原理的东西我觉得还是…...

第十四届蓝桥杯模拟赛(第三期)Python

1 进制转换 问题描述   请找到一个大于 2022 的最小数&#xff0c;这个数转换成十六进制之后&#xff0c;所有的数位&#xff08;不含前导 0&#xff09;都为字母&#xff08;A 到 F&#xff09;。   请将这个数的十进制形式作为答案提交。 答案&#xff1a;2730 def ch…...

Pytorch模型参数的保存和加载

目录 一、前言 二、参数保存 三、参数的加载 四、保存和加载整个模型 五、总结 一、前言 在模型训练完成后&#xff0c;我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程。由于保存整个模型将耗费大量的存储&#xff0c;故推荐的做法是只保存参数&#xff0c;使用时只需在建好模…...

面试热点题:回溯算法之组合 组合与组合总和 III

什么是回溯算法&#xff1f; 回溯算法也可以叫回溯搜索算法&#xff0c;回溯是递归的"副产品",回溯的本质是穷举&#xff0c;然后选出我们需要的数据&#xff0c;回溯本身不是特别高效的算法&#xff0c;但我们可以通过"剪枝"来优化它。 理解回溯算法 回溯…...

java面试-jvm

JVM JVM 是 java 虚拟机&#xff0c;简单来说就是能执行标准 java 字节码的虚拟计算机 JVM 是如何工作的 首先程序在执行之前先要把 Java 代码&#xff08;.java&#xff09;转换成字节码&#xff08;.class&#xff09;&#xff0c;JVM 通过类加载器&#xff08;ClassLoade…...

vscode下载与使用

1.vscode下载 官网下载地址&#xff1a;Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows下载太慢&#xff0c;推荐文章&#xff1a;解决VsCode下载慢问题_vscode下载太慢_迷小圈的博客-CSDN博客下载太慢&#xff0c;推荐下载链接&#xff1a;https://vscode.cdn.azure.cn/s…...

人员摔倒识别预警算法 opencv

人员摔倒识别预警算法通过opencv网络模型技术&#xff0c;人员摔倒识别预警算法能够智能检测现场画面中人员有没有摔倒&#xff0c;无需人为干预可以立刻抓拍告警。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library&#xff0c;是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库&…...

华为OD机试题 - 火星文计算(JavaScript)| 机考必刷

更多题库,搜索引擎搜 梦想橡皮擦华为OD 👑👑👑 更多华为OD题库,搜 梦想橡皮擦 华为OD 👑👑👑 更多华为机考题库,搜 梦想橡皮擦华为OD 👑👑👑 华为OD机试题 最近更新的博客使用说明本篇题解:火星文计算题目输入输出示例一输入输出说明Code解题思路版权说明…...

AI人工智能 - 初探

1.应用场景 主要用于了解和系统学习AI&#xff0c;从而可以在工作生活中利用AI做一些事。 2.学习/操作 1.文档阅读 下面的内容来自于与chatGPT的对话 2.整理输出 介绍AI 人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;简称AI&#xff09;是计算机科学中的一个分支&…...

Spring-AOP工作流程

Spring-AOP工作流程 3&#xff0c;AOP工作流程 3.1 AOP工作流程 由于AOP是基于Spring容器管理的bean做的增强&#xff0c;所以整个工作过程需要从Spring加载bean说起: 流程1:Spring容器启动 容器启动就需要去加载bean,哪些类需要被加载呢?需要被增强的类&#xff0c;如:B…...

C51---串口发送指令,控制LED灯亮灭

1.Code: #include "reg52.h" #include "intrins.h" sfr AUXR 0x8E; sbit D5 P3^7; void UartInit(void) //9600bps11.0592MHz { //PCON & 0x7F; //波特率不倍速 AUXR 0x01; SCON 0x50; //8位数据,可变波…...

【Wiki】XWiki数据备份

XWiki为主题使用java开发的开源wiki&#xff0c;官网地址如下&#xff1a; https://www.xwiki.org/xwiki/bin/view/Main/ 目录1、 XWiki升级数据备份1.1、 获取XWiki配置的数据库与持久化目录信息1.2 备份数据库信息1.3 备份持久化目录2、XWiki数据迁移如果一个知识库不能确保数…...

ctk框架开发Qt插件应用示例工程

目录 前言 约定 插件工程pluginApp: 主启动工程StartApp: 效果演示 结语...

spring5源码篇(4)——beanFactoryPostProcessor执行/注解bean的装配

spring-framework 版本&#xff1a;v5.3.19 前面研究了beanDefinition的注册&#xff0c;但也仅仅是注册这一动作。那么在spring容器启动的过程中&#xff0c;是何时/如何装配的&#xff1f;以及装配的bean是如何注入的&#xff1f; &#xff08;考虑到xml方式基本不用了以及篇…...

masstransit的message几个高级用法

1&#xff09;问题&#xff0c;Class MessageA 基类&#xff0c;Class MessageB继承自MessageA&#xff1b; 用bus.Publish方法本想把有些消息只发给B队列&#xff0c;结果由于其继承关系A队列也获得了消息&#xff1b; 解决方法用send&#xff0c; Uri uri new Uri(RabbitM…...

漏洞分析丨cve-2012-0003

作者:黑蛋一、漏洞简介这次漏洞属于堆溢出漏洞&#xff0c;他是MIDI文件中存在的堆溢出漏洞。在IE6&#xff0c;IE7&#xff0c;IE8中都存在这个漏洞。而这个漏洞是Winmm.dll中产生的。二、漏洞环境虚拟机调试工具目标软件辅助工具XP-SP3、KaliOD、IDAIE6Windbg组件gflags.exe三…...

rm命令——删除文件或目录

rm命令是英文单词remove的缩写&#xff0c;主要功能是删除文件或目录。 因为删除文件是一个破坏性动作&#xff0c;因此&#xff0c;在使用时需要格外小心&#xff0c;在执行之前一定要再三确认删除的是哪个目录中的什么文件。 rm命令的语法格式如下&#xff1a; rm [选项] …...

【零基础入门学习Python---Python的基本语法使用】

一.Python基本语法使用 Python是一种易学且功能强大的编程语言,具有简洁的语法和广泛的应用领域。在本文中,我们将介绍Python的基本语法使用,以帮助初学者快速入门Python编程。 1.1 注释 Python 支持两种类型的注释:单行注释和多行注释。 单行注释:以 # 符号开头,从 # …...

[特殊字符] 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的?

&#x1f9e0; 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的&#xff1f; 为什么所有区块链节点都能得出相同结果&#xff1f;合约调用这么复杂&#xff0c;状态真能保持一致吗&#xff1f;本篇带你从底层视角理解“状态一致性”的真相。 一、智能合约的数据存储在哪里&#xf…...

在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析

在日常软件开发场景中&#xff0c;时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志&#xff0c;到供应链系统的物流节点时间戳&#xff0c;时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库&#xff0c;其日期时间类型的…...

多模态2025:技术路线“神仙打架”,视频生成冲上云霄

文&#xff5c;魏琳华 编&#xff5c;王一粟 一场大会&#xff0c;聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中&#xff0c;汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手&#xff0c;关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中&#xff0c;…...

CTF show Web 红包题第六弹

提示 1.不是SQL注入 2.需要找关键源码 思路 进入页面发现是一个登录框&#xff0c;很难让人不联想到SQL注入&#xff0c;但提示都说了不是SQL注入&#xff0c;所以就不往这方面想了 ​ 先查看一下网页源码&#xff0c;发现一段JavaScript代码&#xff0c;有一个关键类ctfs…...

边缘计算医疗风险自查APP开发方案

核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

visual studio 2022更改主题为深色

visual studio 2022更改主题为深色 点击visual studio 上方的 工具-> 选项 在选项窗口中&#xff0c;选择 环境 -> 常规 &#xff0c;将其中的颜色主题改成深色 点击确定&#xff0c;更改完成...

深入理解JavaScript设计模式之单例模式

目录 什么是单例模式为什么需要单例模式常见应用场景包括 单例模式实现透明单例模式实现不透明单例模式用代理实现单例模式javaScript中的单例模式使用命名空间使用闭包封装私有变量 惰性单例通用的惰性单例 结语 什么是单例模式 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...