Leetcode 813. Largest Sum of Averages

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动态规划

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本文介绍了一种使用动态规划解决最大平均值问题的方法。通过递归定义状态转移方程，实现对列表中整数分组以获得最大的平均值之和。此算法适用于将整数列表分割为K个连续子数组，以最大化各子数组平均值总和的场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载自https://blog.youkuaiyun.com/birdreamer/article/details/79850052

class Solution:
    def largestSumOfAverages(self, A, K):
        """
        :type A: List[int]
        :type K: int
        :rtype: float
        """
        out = dict()

        def dp(length, groups):

            if (length, groups) in out: 
                return out[(length, groups)]

            if groups == 1:
                out[(length, groups)] = sum(A[:length]) / length
                return out[(length, groups)]

            temp = 0
            out[length, groups] = 0

            for i in range(length - 1, 0, -1):
                temp += A[i]
                out[(length, groups)] = max(out[(length, groups)], dp(i, groups - 1) + temp / (length - i))

            return out[(length, groups)]

        return dp(len(A), K)

利用动态规划，公式转自https://blog.youkuaiyun.com/qq_28954601/article/details/79852404