数组分割问题

题目概述:有一个没有排序,元素个数为2N的正整数数组。要求把它分割为元素个数为N的两个数组,并使两个子数组的和最接近。

先给一个空间复杂度为O(2N*N*Sum/2)即O(N2Sum)的方法,下面会对空间复杂度进行优化:

        设F[i][j][k]表示前i个元素中选取j个元素,使得其和不超过k且最接近k。那么可以根据第i个元素是否选择来进行决策

        状态方程如下:

                           1-1

         其中,F[i-1][j][k]表示前i-1个元素中选取j个使其和不超过但最逼近k;

         F[i-1][j-1][k-A[i]]在前i-1个元素中选取j-1个元素使其和不超过但最逼近k-A[i],这样再加上A[i]即第i个元素就变成了 选择上第i个元素的情况下最逼近k的和。而第一种情况与第二种情况是完备且互斥的,所以需要将两者最大的值作为F[i][j][k]的值。


/*
ArrayPartition
int data[] = {1, 5, 7, 8, 9, 6, 3, 11, 20, 17};
将一个有2n个元素的数组分割成元素个数相等(n)的两部分,使得两部分的和值最接近

@author arhaiyun
date:2013/09/24
*/
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <fstream>

using namespace std;


/*
[1].多维数组内存的动态分配
[2].动态规划思想的应用

*/

int main(int argc, char* argv[])
{

	//从文件中读取输入
	// fstream input("in.txt", ios::in);
	
	int data[] = {1, 5, 5, 7, 8, 9, 6, 3, 11, 20, 17, 6};
	int i, j, k;
	const int n = 6;
	int sum = 0;

	for(i = 0; i < 10; i++)
	{
		sum += data[i];
	}

	cout<<"sum : "<<sum<<endl;

	int half = sum / 2;

	int ***dp = new int**[2 * n + 1];
	int ***path = new int**[2 * n + 1];

	/*三维数组的初始化 空间复杂度O(sum*n^2)
	* dp[i][j][k]表示从数组前面i个元素中去j个元素的和最接近或等于k时候的值
	* path[i][j][k] 表示在这一步选择时候是否选择了data[i - 1];
	*/
	for(i = 0; i < 2 * n + 1; i++)
	{
		dp[i] = new int*[n + 1];
		path[i] = new int*[n + 1];
		for(j = 0; j < n + 1; j++)
		{
			dp[i][j] = new int[half + 1];
			path[i][j] = new int[half + 1];
			
			for(k = 0; k < half + 1; k++)
			{
				dp[i][j][k] = 0;
				path[i][j][k] = 0;
			}
		}
	}

	for(i = 1; i <= 2 * n; i++)
	{
		//限制取元素的个数小于等于n
		int limit = (i > n) ? n : i;
		
		for(j = 1; j <= limit; j++)
		{
			for(k = 0; k <= half; k++)
			{
				//加入data[i-1] 如果有更接近k的值,将路径记录下来
				if(data[i - 1] <= k && dp[i - 1][j - 1][k - data[i - 1]] + data[i - 1]<= k
					&& dp[i - 1][j - 1][k - data[i - 1]] + data[i - 1] > dp[i - 1][j][k])
				{
					dp[i][j][k] = dp[i - 1][j - 1][k - data[i - 1]] + data[i - 1];
					path[i][j][k] = 1;
				}
				else
					dp[i][j][k] = dp[i - 1][j][k];
			}
		}
	}
	
	cout<<"Left sum:"<<dp[10][5][half]<<endl;

	i = 10;
	j = n;
	k = half;

	while(i > 0 && j > 0 && k > 0)
	{
		if(path[i][j][k] == 1)
		{
			cout<<data[i - 1]<<" ";
			j = j - 1;
			k = k - data[i - 1];
		}
		i = i - 1;
	}
	

	system("pause");
	return 0;
}


### 关于蓝桥杯竞赛中数组分割问题的动态规划解决方案 #### 基本概念与背景 动态规划是一种高效的算法设计方法,特别适用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。在蓝桥杯竞赛中,数组分割问题是常见的考察点之一[^1]。 对于数组分割问题,其核心目标通常是将一个给定数组划分为若干部分,使得满足某些特定条件下的某种指标达到最优化(如最小化最大值、最大化总和等)。此类问题可以通过动态规划来有效求解。 --- #### 动态规划的核心要素 动态规划的关键在于定义状态、转移方程以及初始化边界条件: 1. **状态定义** 定义 `dp[i][k]` 表示 `i` 个元素被分成 `k` 组后的最优解。具体含义取决于题目要求,比如可能是分组的最大值最小化或者某项代价函数的最小化。 2. **状态转移方程** 对于每一段 `[j, i]` 的划分,假设当已经计算出了面的状态,则可以得到如下形式的转移关系: \[ dp[i][k] = \min_{j}(\max(dp[j][k-1], sum(j+1, i))) \] 这里的 `sum(j+1, i)` 是指从第 `j+1` 到第 `i` 位置之间的子数组和。该公式的目的是找到一种最佳方式使整个数组被合理分配至各组之中[^4]。 3. **初始条件设置** 初始化时需考虑单一分割情况以及其他特殊情况处理逻辑;例如当只有一组时直接取全部数据作为结果即可。 4. **复杂度分析** 时间复杂度一般为 \(O(n^2 * k)\),空间复杂度则依据实际存储需求而有所不同,可能简化为线性级别\(O(k*n)\)或更高维度矩阵形式视具体情况调整优化策略[^2]。 --- #### 示例代码实现 (基于Java) 下面给出了一段针对类似“数组分割”的典型动态规划解答模板代码片段: ```java public class ArrayPartition { public static void main(String[] args){ int n = ... ;//输入长度n int m = ... ;//目标分区数量m //读入原始数组data[] long[][] dp=new long[n+1][m+1]; Arrays.fill(Arrays.stream(dp).flatMapToInt(Arrays::stream).toArray(), Long.MAX_VALUE); dp[0][0]=0; for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=i>=m?m:i;j>0;j--){ for(int p=j-1;p<i;p++) { dp[i][j] = Math.min( dp[i][j], Math.max(dp[p][j-1], getSum(data,p+1,i)) ); } } } System.out.println(dp[n][m]); } private static long getSum(int[] data, int start, int end){ // 计算[start,end]区间的累加和 long res=0; for(int idx=start;idx<=end;idx++)res+=data[idx-1]; return res; } } ``` 此代码实现了基本框架结构并提供了简单功能演示说明如何利用双重循环遍历所有可能性从而完成最终答案获取过程[^4]。 --- ### 注意事项 需要注意的是,在实际比赛中可能会遇到更多变体版本的问题设定,因此灵活运用上述理论基础非常重要。此外还需注意边界条件判断准确性以及性能瓶颈规避等问题以免影响得分效率等方面表现不佳的情况发生。
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