【重点】【背包】【DP】416.分割等和子集

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题目

法1:dp

基础解法,必须掌握!!!
本质是『0-1背包』问题,背包问题大总结

Python

class Solution:
    def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:
        n = len(nums)
        if sum(nums) % 2 == 1 or max(nums) > sum(nums) / 2:
            return False
        target = sum(nums) // 2
        dp = [[False] * (target + 1) for _ in range(n)] # dp[i][j]表示{[nums[0], nums[i]}之间的数字能否组成和j
        for i in range(n):
            dp[i][nums[i]] = True
            dp[i][0] =  True
        
        for i in range(1, n):
            for j in range(1, target+1):
                if nums[i] > j:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j] # 不选择i
                else:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i-1][j-nums[i]] # 不选 or 选择 
        
        return dp[n-1][target]

Java

class Solution {
    public boolean canPartition(int[] nums) {
        if (nums.length < 2) {
            return false;
        }
        int sum = 0, maxVal = 0;
        for (int i : nums) {
            sum += i;
            maxVal = i > maxVal ? i : maxVal;
        }
        if (sum % 2 == 1 || maxVal > sum / 2) {
            return false;
        }

        int n = nums.length, target = sum / 2;
        boolean[][] dp = new boolean[n][target + 1]; // dp[i][j]表示能否从[0, i]组合sum为j
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            dp[i][nums[i]] = true;
            dp[i][0] = true;
        }

        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] = dp[i - 1][j] || dp[i - 1][j - nums[i]]; // 取nums[i] or not
                }
            }
        }

        return dp[n - 1][target];
    }
}
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第二步推出推导公式,按照二维数组的推导公式优化,这里既然把i给去掉了,那么dp[j]就是通过同一行来推出来,如果物品i不放,dp[j]就不用变,如果放物品i那么就是dp[j]=dp[j-weight[i]],因为要给物品i预留空间,剩下的背包重量最大物品价值就是dp[j-weight[i]],这里还需要对比一下两者的最大值,所以最后的推导公式就是dp[j]=max(dp[j],dp[j-weight[i]]+value[i])。通过这道题目的练习了解到了01背包的应用题的解决方式,对这类题有了一定的了解。

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*以[3,3,3,4,5]为例说明,这群数字和为18,如果我用9去装这些数字,最大正好能装到9,是不是意味着,能把这群数字分成两堆,因此背包容量应该遍历到9才对。一维的理解需要在理解二维的基础上进行优化的,其实只要关注背包容量j下所取商品使得背包取最大价值,这就是一维的原理,具体的还有很多小细节,比如只能从后往前遍历,对听卡哥视频的说明就好,理解万岁。1、物品的数量就是数组的大小,注意这里是从取第一件一直到取第i件遍历的(取第0件用来初始化的),每件物品的价值就是数组中的元素值大小;

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2.物品是nums[i],重量是nums[i],价值也是nums[i],背包体积是sum/2。1.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]。3.当 dp[target] == target 的时候,背包就装满了。1.为什么必须先遍历物品后遍历背包?2.为什么必须遍历背包必须从后往前遍历?这里的if不要丢了,让我debug半天。

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