将数组拆分为相等和的相邻子数组
是一个常见的问题，可以通过动态规划来解决。
动态规划的思路是，首先计算出数组的总和sum，如果sum不能被子数组的个数整除，那么无法拆分为相等和的子数组，直接返回空数组。然后，我们需要计算出每个子数组的目标和target，即sum除以子数组的个数。
接下来，我们可以使用动态规划的方法来判断是否存在一种拆分方式，使得数组可以被拆分为相等和的子数组。我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从数组的第1个元素到第i个元素是否存在一种拆分方式，使得和为j。根据动态规划的思路，我们可以得到如下的状态转移方程：
dp[i][j] = dp[i-1][j] || dp[i-1][j-nums[i]]
其中，dp[i-1][j]表示不选择第i个元素，dp[i-1][j-nums[i]]表示选择第i个元素。
最后，我们可以通过回溯的方式，从dp数组中找到一种拆分方式，使得数组可以被拆分为相等和的子数组。
以下是一个示例代码：
def splitArray(nums):
n = len(nums)
if n == 0:
return []
total_sum = sum(nums)
if total_sum % n != 0:
return []
target = total_sum // n
dp = [[False] * (target + 1) for _ in range(n + 1)]
dp[0][0] = True
for i in range(1, n + 1):
dp[i][0] = True
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, target + 1):
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
if j >= nums[i - 1]:
dp[i][j] = dp[i][j] or dp[i - 1][j - nums[i - 1]]
if not dp[n][target]:
return []
result = []
i, j = n, target
while i > 0 and j > 0:
if dp[i - 1][j]:
i -= 1
else:
result.append(nums[i - 1])
j -= nums[i - 1]
i -= 1
return result[::-1]这段代码的时间复杂度为O(n * target)，其中n为数组的长度，target为数组的目标和。
这个问题的应用场景比较广泛，例如在分布式计算中，可以将一个大任务拆分为多个子任务，并行地进行计算。在图像处理中，可以将一张大图拆分为多个小图进行处理。在数据分析中，可以将大数据集拆分为多个小数据集进行分析。
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N = len(nums)
prefix_sum = [0] * (N + 1)
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prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + nums[i - 1]
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问题是-
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boolean[][] dp;
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int
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蛮力接近代码。
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{
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private int numberCalled = 0;
public bool doFindSum(ref int[] nums, int index, int current, int target)
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sum(i,j) = 0 => sum(0,j) == sum(0,i)
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#include <stdio.h>
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int j;
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**/
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输入:n=4 arr = {1，5，11，5}输出:是解释:这两个部分是{1，5，5}和{11}。
class Solution{
public:
static int equalPartition(int N, int arr[])
{
int sum = 0;
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给定：
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输入序列的第n项=i：
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..
..
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分区等子集和
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LC：
因此，允许计算dpi的公式是：
dp[i][j] = dp[i - 1][j - nums[i - 1]] || dp[i - 1][j];
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优化:将数组划分为长度不大于k的连续子序列，使每个子序列的最大值之和最小。
algorithm、dynamic-programming
将O(n^2)算法优化为O(n log n)__。
问题陈述
给定数组A的n正整数。将数组划分为长度不大于k的连续子序列，使每个子序列的最大值之和最小。下面是一个例子。
如果n = 8和k = 5以及数组的元素是1 4 1 3 4 7 2 2，最好的解决方案是1 | 4 1 3 4 7 | 2 2。之和是max{1} + max{4, 1, 3, 4, 7} + max{2, 2} = 1 + 7 + 2 = 10。
O(n^2)解
设dp[i]是子问题数组A[0] ... A[i]问题语句中的最小和。dp[0] = A[0]，0 < i < n (dp[-1] = 0)，
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钱币.动态规划.从DP表中读取所有解决方案的方法
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对于相同的问题，我已经看到了不同的解决方案，但它们似乎都没有使用我所使用的方法。所以，在这里，我试图用一个DP表来解决一个自下而上的动态规划方法中的经典硬币换币问题。
int[][] dp = new int[nums.length+1][target+1];
for (int i = 0; i <= nums.length; ++i)
dp[i][0] = 1;
for (int i = 1; i < dp.length; ++i) {
for (int j = 1; j < dp[i].length; ++j) {
浏览 0提问于2020-02-18得票数 0
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在数组中求出连续统中值之和等于零模3的最长连续统。
java、eclipse、algorithm、time-complexity
我编写了一个代码，它找到数组中最长的连续体，连续统中的值之和等于零模3，例如数组a[]={2,-3,5,7,-20,7}。
我们有2-3+5+7-20=-9，所以输出是5，我的问题是的复杂性，现在是O(n^3) -一只鸟低声说它可以在O(n)中完成
public class mmn {
public static void main(String[] args)
{
int a[]={2,-3,5,7,-20,7};
int r=what(a);
System.out.println(r);
}
private static int f(int[]a,int low,
浏览 3提问于2017-01-25得票数 2
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如何理解动态规划中的线性划分
arrays、dynamic-programming
几天前，我学到了线性划分问题，这是我的代码，这段代码是正确的，我不理解它背后的公式，为什么是这样，如果你能解释为什么这个公式有效。
for(int i=1;i<=n;i++) {
rsq[i]=rsq[i-1]+arr[i];
}
int dp[n+1][k+1];
for(int i=0;i<=n;i++) {
for(int j=0;j<=k;j++) {
dp[i][j]=987654321;
}
}
dp[0][0]=0;
for(int i=1;i<=n;i++) {
dp[i][1]=rsq[i];
}
fo
浏览 0提问于2017-03-30得票数 1
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查找与K元素最接近的子集
python、algorithm
给定整数大小为N的数组，如何有效地找到大小为K的子集，这些元素彼此最接近？
让子集(x1、x2、x3、..xk)的贴近度定义为：
2 <= N <= 10^5
2 <= K <= N
约束：数组可能包含重复项，不能保证排序。
对于大N，我的蛮力解非常慢，它不检查是否有超过一个解：
N = input()
K = input()
assert 2 <= N <= 10**5
assert 2 <= K <= N
a = []
for i in xrange(0, N):
a.append(input())
a.sort()
min
浏览 1提问于2013-10-20得票数 16
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Candie分布算法
java、algorithm、dynamic-programming
我正在学习算法，并在动态规划部分解决了这个问题：
爱丽丝是一名幼儿园老师。她想给班上的孩子们一些糖果。所有的孩子都坐在一条线上(他们的位置是固定的)，每个孩子都有一个根据他或她在课堂上表现的评分。爱丽丝想给每个孩子至少一颗糖果。如果两个孩子坐在一起，那么评分较高的孩子必须得到更多的糖果。爱丽丝想省钱，所以她需要尽量减少给孩子们的糖果总数。输入格式输入的第一行是整数N，是Alice类的子级数。以下N行中的每一行都包含一个整数，该整数指示每个子行的评级。
代码：
import java.io.*;
import java.util.*;
public class Candie{
static
浏览 0提问于2016-05-15得票数 2
2回答
用动态规划求最大大小排序子矩阵
java、algorithm、dynamic-programming
我试图解决一个动态规划问题，包括有一个矩阵，找到最大大小排序子矩阵。
我想使用dinamic编程来找到解决方案，但我没有得到正确的结果。
我的程序由两种方法组成:第一种方法是递归检查参数给出的位置附近的元素。然后，在第二种方法中，我调用前一种方法来查找子矩阵的最大阶数，但是它没有返回正确的结果。
例如，对于这个矩阵和用新的解决方案调用类(5，6)
10, 1, 4, 1, 4, 0
1, 2, 10, 6, 2, 1
6, 7, 20, 10, 1, 2
9, 10,
浏览 3提问于2016-11-26得票数 1
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Codingbat挑战: sameEnds流API解决方案
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给定来自 CodingBat的任务
如果数组开头和结尾的N数字组相同，则返回true。例如，对于{5, 6, 45, 99, 13, 5, 6}，n=0和n=2的结尾是相同的，n=1和n=3是false。您可以假设n在0..nums.length包含的范围内。
sameEnds(5，6，45，99，13，5，6，1)→false sameEnds(5，6，45，99，13，5，6，2)→true sameEnds(5，6，45，99，13，5，6，3)→false
我对这个问题的解决方案通过了绝大多数测试，但不是所有测试：
public boolean sameEnds(int[] n
浏览 14提问于2022-06-09得票数 0
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