416. 分割等和子集
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/partition-equal-subset-sum/
题目难易:中等
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.
这道题目初步看,是如下两题几乎是一样的,大家可以用回溯法,解决如下两题
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。
本题是可以用回溯暴力搜索出所有答案的,但最后超时了,也不想再优化了,放弃回溯,直接上01背包吧。
如果对01背包不够了解,建议仔细看完如下两篇:
背包问题,大家都知道,有N件物品和一个最多能被重量为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,看看背包问题如果来解决。
只有确定了如下四点,才能把01背包问题套到本题上来。
以上分析完,我们就可以套用01背包,来解决这个问题了。
动规五部曲分析如下:
01背包中,dp[i] 表示:容量为j的背包,所背的物品价值可以最大为dp[j]。
套到本题,dp[i]表示 背包总容量是i,最大可以凑成i的子集总和为dp[i]。
01背包的递推公式为:dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
本题,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]);
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。
如果如果题目给的价值都是正整数那么非0下标都初始化为0就可以了,如果题目给的价值有负数,那么非0下标就要初始化为负无穷。
这样才能让dp数组在递归公式的过程中取的最大的价值,而不是被初始值覆盖了。
本题题目中 只包含正整数的非空数组,所以非0下标的元素初始化为0就可以了。
代码如下:
// 题目中说:每个数组中的元素不会超过 100,数组的大小不会超过 200
// 那么背包内总和不会大于20000,所以定义一个20000大的数组。
vector<int> dp(20001, 0);
在动态规划:关于01背包问题,你该了解这些!(滚动数组)中就已经说明: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循环倒叙遍历!
代码如下:
// 开始 01背包
for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
for(int j = target; j >= nums[i]; j--) { // 每一个元素一定是不可重复放入,所以从大到小遍历
dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
}
}
dp[i]的数值一定是小于等于i的。
如果dp[i] == i 说明,集合中的子集总和正好可以凑成总和i,理解这一点很重要。
用例1,输入[1,5,11,5] 为例,如图:
最后dp[11] == 11,说明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。
综上分析完毕,C++代码如下:
class Solution {
public:
bool canPartition(vector<int>& nums) {
int sum = 0;
// dp[i]中的i表示背包内总和
// 题目中说:每个数组中的元素不会超过 100,数组的大小不会超过 200
// 那么背包内总和不会大于20000,所以定义一个20000大的数组。
vector<int> dp(20001, 0);
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
sum += nums[i];
}
if (sum % 2 == 1) return false;
int target = sum / 2;
// 开始 01背包
for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
for(int j = target; j >= nums[i]; j--) { // 每一个元素一定是不可重复放入,所以从大到小遍历
dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
}
}
// 集合中的元素正好可以凑成总和target
if (dp[target] == target) return true;
return false;
}
};
这道题目就是一道01背包应用类的题目,需要我们拆解题目,然后套入01背包的场景。
01背包相对于本题,主要要理解,题目中物品是nums[i],重量是nums[i]i,价值也是nums[i],背包体积是sum/2。
看代码的话,就可以发现,基本就是按照01背包的写法来的。
就酱,学算法,认准「代码随想录」,来看看就会发现相见恨晚!
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