698. Partition to K Equal Sum Subsets(M)

本文探讨了如何通过递归算法将数组划分为k个子集,使各子集元素之和相等。首先介绍了解题的基本思路,即计算目标和target,并提出了一种递归策略来寻找符合条件的子集。

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题目描述

给定一个数组和一个正整数k,能否把数组分为k个不为空的子集,使得这k个子集内所有元素的和相等,同时要求数组中元素大于0小于10000且 1 < k < 16,原题干如下,
这里写图片描述

首先确定几个变量,sum代表数组内所有元素的和,target代表每个子集内所有元素的和,做这道题时,我们得先得到target,不然无从下手。首先要抓住一个关键词,每个子集的元素和相等,这意味 target = sum / k。这样我们就迈出了第一步。

由于每个子集中元素的个数是不确定的,用递归来解决是思路会比较清晰的。大致思路是这样的,要解决这个问题,那么我们就要先找到一个子集使得和为target,然后从数组内剩下元素中继续寻找下一个子集,如果找到的子集数等于k且数组中元素都用完,则返还结果,若未找到则重新寻找上一个子集,再开始同样的过程。

然后我们来确定几个需要解决的问题:
1. 首先是找到满足子集内元素和等于target
2. 满足条件的子集个数等于k,且此时数组内每个元素已经被使用

现在一步一步的来解决。
首先如何获得一个子集,使得它满足条件,递归程序如下:

void findSubset(vector<int> nums, vector<int> visted, int target) {
    for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        if (!visted[i]) {
            visted[i] = 1;
            findSubset(nums, visted, target - nums[i]);
            visted[i] = 0;
        }
    }
}

PS: visited数组用来记录该元素是否被访问过

其次,将上面的递归函数和我们要求解的问题结合起来,整体程序如下:

class Solution {
public:
    bool canPartitionKSubsets(vector<int>& nums, int k) {
        int sum = 0, total = 0, max = 0;
        map<int, int> hash;
        for (auto num : nums) {
            sum += num;
            if (num > max) max = num;
        }
        int target = sum / k;
        if (max > target) return false;
        vector<int> visted(nums.size(), 0);
        return isOk(nums, visted, k, 0, target, 0, 0);
    }
    bool isOk(vector<int> nums, vector<int> visted, int k, int start, int target, int sum, int numbers) {
        if (sum > target) return false;
        if (k == 0 && nums.size() == numbers) {
            return true;
        }
        if (target == sum) {
            return isOk(nums, visted, k - 1, 0, target, 0, numbers);
        }
        for (int i = start; i < nums.size(); ++i) {
            if (!visted[i]) {
                visted[i] = 1;
                if (isOk(nums, visted, k, i, target, sum + nums[i], 1 + numbers))
                    return true;
                visted[i] = 0;
            }
        }
        return false;
    }



};

PS: start的作用是不必从0开始遍历数组,因为之前的数都已经尝试过了,不必重复之前的动作。

在Hive中向一个分区表中插入数据,正确的命令是 **D、INSERT INTO... PARTITION** 或者 **B、INSERT OVERWRITE... PARTITION**。 ### 详细解释: #### 插入新数据(追加) 如果你想要向已有的分区表中添加新的记录而不覆盖现有的数据,可以使用 `INSERT INTO ... PARTITION` 命令。这会在现有数据的基础上增加新行。 ```sql INSERT INTO table_name PARTITION (partition_column='value') SELECT columns FROM source_table; ``` 这条命令适用于当你只需要追加新数据而不想删除原有内容的情况。 #### 覆盖已有数据 如果你希望完全替换某个分区内的所有旧有数据,则应选择 `INSERT OVERWRITE ... PARTITION`。该操作将会清空目标分区并加载新的结果集进去。 ```sql INSERT OVERWRITE TABLE table_name PARTITION (partition_column='value') SELECT columns FROM source_table; ``` 此方式适合于定期更新整个分区的数据场景下,如每日汇总等业务需求。 #### 错误选项分析 1. **A、INSERT APPEND... PARTITION** - Hive 中并没有直接叫做 `APPEND` 的关键字组合用于分区操作中。“append”的含义更贴近于“into”,所以在实际应用中我们通常采用 `INSERT INTO` 表达同样的意图。 2. **C、INSERT INTO VALUES.. PARTITION** - 在标准 SQL 和 HiveQL 中,`VALUES` 子句一般只出现在创建临时值列表的情况下,并不会跟 `PARTITION` 关键字一起工作来指定插入动作的目标位置。对于复杂的 ETL 流程来说,还是推荐通过 `SELECT` 查询的方式获取源端数据再进行装载更为合适。 总结而言,在处理分区表的数据插入时,应当依据是否保留原数据的需求分别选用适当的语句结构——即 `INSERT INTO ... PARTITION` 或者 `INSERT OVERWRITE ... PARTITION`。 ---
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