动态规划----9.分割等和子集

最新推荐文章于 2025-12-25 20:17:35 发布
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#动态规划 #算法 #数据结构 #java #力扣

416. 分割等和子集 - 力扣（LeetCode）

/**

        能否将数组分割为两个值相等的子集,即遍历数组得到总和totalSum​​,则我们需要在数组中挑选元素,使得和为totalSum​​ / 2

        canMake[i],代表能否选择元素凑出i(不可重复选择),canMake[0]初始化为true,其余默认为false

        每个元素只能用一次,递推时canMake[]必须倒序遍历,正序遍历会导致元素重复使用  

       

        例子:

            假如有一个钱包,钱包中有一张面额为2的纸币(只有一张不能重复使用),即num = 2

            那么此时canMake[2]为true,当canMake[4]时,发现canMake[2] = true,且num = 2,那么会误认为canMake[4] = true

            实际上num = 2,即面额为2

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【动态规划】Leetcode 416. 分割等和子集【中等】
FLGB
04-26 1345
时间复杂度：遍历了一次数组nums，并使用了一个二维数组dp，时间复杂度为O(n * sum)，其中n为数组nums的长度，sum为数组nums的总和。请你判断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。空间复杂度：使用了一个二维数组dp，空间复杂度为O(n * sum)。：数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11]。这是一个典型的动态规划问题，可以使用动态规划来解决。
LeetCode 416. 分割等和子集 - 0/1背包与位集优化详解
m0_52114506的博客
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题目描述：给定一个只包含正整数的数组 nums，判断是否可以将该数组分割成两个子集，使得两个子集元素之和相等。等价于判断是否存在一个子集，其元素之和恰好为 sum(nums)/2。原题链接：https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum/难度等级：Medium相关标签：数组、动态规划、0-1 背包、子集和、位运算| 解法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
动态规划LeetCode-416.分割等和子集
2303_80070412的博客
02-12 816
本题如何转换到01背包问题是关键，我们想一想，题目说分割两个等和子集，那只需要是sum/2得到一个子集的体积，这个sum/2得到的相当于就是一个背包，这个背包体积是sum/2，看nums里面能否把这个背包体积装满，如果能装满，即可以分割等和子集。初始化：背包容量为j=0，物品最大价值为dp[0]=0这个好理解，那其他下标初始化也为0是为什么呢，因为dp数组在递推的过程中取得最大的价值，把下标初始成负无穷小，就不会被初始值覆盖，这里初始为0即可，也是一样的。数组不能分割成两个元素和相等的子集。
力扣-动态规划-416. 分割等和子集
qianxunsiyue的博客
03-28 611
力扣-动态规划-416. 分割等和子集
Leetcode416. 分割等和子集-代码随想录
meeiuliuus的博客
02-23 622
【代码】代码随想录Leetcode416. 分割等和子集。
力扣日记4.18-【动态规划篇】416. 分割等和子集
RobinChan730的博客
04-18 777
关键在于如何转换为 01背包问题，并使用动态规划解决首先要将原题意转换思路：将数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等 => 相当于寻找一个子集，其元素和为总和的一半！转换后的原问题：需要从nums的所有元素中，挑选一些元素放到子集中，使得子集中的元素的和为sum/2类比背包问题（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。nums中的元素相当于物品。
动态规划 9. 分割等和子集
m0_49844155的博客
03-17 1113
416. 分割等和子集 - 力扣（LeetCode）代码随想录难度 5 - 中等0-1 背包问题 的变体 子集和问题（Partition Equal Subset Sum）我们使用 动态规划（DP） 来判断是否能找到一个子集，使其和等于 ​这道题做下来，整体我认为：方法一比方法二来的直接，更好理解；一维dp比二维dp写起来方便很多本思路来自代码随想录要点在于：​​表示： 容量（所能装的重量）为​的背包，所背的物品价值最大可以为​递推：​能这样递推是因为：将重量和价值等价起来，背包内最大价值永远不会超过背包
分割等和子集-动态规划+回溯-C语言实现
Jasonchen1224的博客
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动态规划 分割等和子集 回溯
[动态规划] leetcode 416. 分割等和子集
Mr Qin的博客
03-27 1916
问题描述：    分割等和子集：给你一个只包含正整数的非空数组 nums 。请你判断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。   例子：输入nums = {1, 5, 11 , 5}; 输出true。 动态规划求解   这是一个0-1背包问题的变种，也就是每种物品只能选择一次。与之对应的是完全背包问题，选择每种物品的数量是不限制的，可以与另一篇博文对照来看。将非空数组 nums，分为两部分，使得两部分的和相等，该问题等价于从数组中选择部分数字，使得其和等于数组总和的一半。特别的当数组总和
力扣热题100------416.分割等和子集
qq_62374596的博客
08-16 931
摘要：本文探讨了使用动态规划解决数组分割问题的算法。通过计算数组总和并判断其奇偶性，确定是否存在两个和相等的子集。采用动态规划方法，定义状态转移方程，利用一维数组存储中间结果，最终判断是否能找到和为目标值的子集。动态规划通过分解子问题、存储解避免重复计算，适用于具有最优子结构和重叠子问题特性的场景，在提高效率的同时也面临空间复杂度较高和状态方程推导复杂等局限性。该算法在解决类似背包问题时展现出高效性和可扩展性。
416. 分割等和子集 和 0-1 背包
I_am_toutu的博客
06-16 998
dp[i][j] 定义为前。
leetcode动态规划（十一）-分割等和子集
weixin_40198632的博客
10-22 537
给你一个的数组nums。请你判断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。true数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11]。false数组不能分割成两个元素和相等的子集。思路这道题目转换为0-1背包问题，数组中每个元素只能使用一次设sum=sum(nums)，在nums中，两个子集的和相等，那就是每个子集和的和都等于sum/2，题目就转换为：集合里能否出现总和为 sum / 2 的子集。
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javascript-leetcode面试题解动态规划问题之第416题分割等和子集-题解.zip
03-16
在本压缩包中，我们关注的是一个与JavaScript编程、LeetCode面试及动态规划相关的知识点——第416题“分割等和子集”。这是一道经典的算法问题，常见于求职面试，尤其是对于寻找前端开发职位的应聘者。下面将详细...
Veal98#CS-Wiki#10.分割等和子集1
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解题思路解法 1首先可以做个边界条件判断，数组的和 sum 如果是奇数直接返回 false把数组分割成两个子集，且每个子集的元素和相等，其实就相当于能否在数组中
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
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注意到位置为id，权值为v ,不合法的情况，当且仅当 v = id+k或 v= id-k。dp(i,j,pd)表示考虑到第i号点， 连了j条边，是否有连接i 到 i-1号点。因此，我们把每一个位置和权值抽象成点 ，不合法的情况之间连一条边，可以构成二分图。由此可知，当选了n条边，就恰好n个位置不合法，限制条件是：连的边不能相邻，求出f(m) ，f(m)指代至少有m个位置不合法的方案数。由此总共有2n 个点 k 条链，链与链之间无边 互不干涉。把二分图展开成k条链，进行dp。简单的乘法原理罢了。
hot100-51搜索二维矩阵
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youngee11的博客
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对于任意一维索引mid，转换为二维坐标，行号：row=mid/n，列号：col=mid%n。2、这个题目的特性是，每行的第一个元素 > 上一行的最后一个怨怒是，说明所有行是严格递增拼接的，使用上面的解法时间复杂度是O(m+n)，如果使用二分查找时间复杂度是O(log(mn))。m×n的矩阵，每行中的整数从左到右递增排列，每行第一个整数大于前一行的最后一个整数。给定矩阵和target，如果target在矩阵中，返回true，否则返回false。// 取余 → 得到“在该行中的偏移”→ 向下走（排除这一行）；
最小函数值(minval)（信息学奥赛一本通- P1370）
布心老混子
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初始化：读取第一组函数参数，计算前 m 个值推入优先队列，建立初始的“最小m数”集合。动态更新依次读取后续 n−1 组函数参数。对于每组函数，从 x=1 开始计算。若 f(x)<q.top()：说明找到了更优解，执行pop()和push(f(x))。若 f(x)≥q.top()：触发单调性剪枝，直接break。结果输出：由于大根堆弹出顺序是从大到小，需要将元素暂存入数组，最后倒序输出以满足题目从小到大的要求。
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从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
动态规划解0-1背包问题的算法实现
动态规划算法的时间复杂度和空间复杂度都与物品的数量和背包的最大承重量有关。对于n个物品和承重量为W的背包问题，时间复杂度为O(nW)，空间复杂度也为O(nW)，这是因为我们需要一个二维数组来存储所有的子问题状态。...
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