整数数组,长度为n,分为m份。求m最大值

探讨了如何将一个整数数组分为多个子集,使得每个子集的元素之和相等,并找出最大分组数量的方法。介绍了两种解题思路及实现算法。

题目:.一个整数数组a,长度为n,将其分为m份,使各份的和相等,求m的最大值
  比如{3,2,4,3,6} 可以分成{3,2,4,3,6} m=1; 
  {3,6}{2,4,3} m=2
  {3,3}{2,4}{6} m=3 所以m的最大值为3

解答:找了半天没有更好的解法,以下两个思路供参考。

                 基本思想都是

                1求出数组和SUM。

                2假设可以分成m组,找到一个合适的m.

                  m的取值为sum%m=0,m<=sum/max(a[i])

                 3 从大到小验证找到一个可行的m值.

                     此过程可以用递归。f(a,m)=f(a-set,m-1)


思路一:http://blog.youkuaiyun.com/jarvis_xian/article/details/6431010

将整个数组作为一个集合,最大的可能值就是集合的大小了,最小肯定是1,那么从2开始一次判断。如果集合可被k等分,那么首先集合的和能够被k整除,如果这个条件满足,则重复k-1次从这个集合中取出和为sum/k的子集合。

取子集合的算法是一个递归的思想,详见153楼

其他几个题目都是比较经典的问题,不赘述。

思路二:http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/6870251

ANSWER
Two restrictions on m, 1) 1 <= m <= n; 2) Sum(array) mod m = 0
NOTE: no hint that a[i]>0, so m could be larger than sum/max;
So firstly prepare the candidates, then do a brute force search on possible m’s.
In the search , a DP is available, since if f(array, m) = OR_i( f(array-subset(i), m) ), where Sum(subset(i)) = m.

int maxShares(int a[], int n) {
  int sum = 0;
  int i, m;
  for (i=0; i<n; i++) sum += a[i];
  for (m=n; m>=2; m--) {
    if (sum mod m != 0) continue;
    int aux[n]; for (i=0; i<n; i++) aux[i] = 0;
    if (testShares(a, n, m, sum, sum/m, aux, sum/m, 1)) return m;
  }
  return 1;
}

int testShares(int a[], int n, int m, int sum, int groupsum, int[] aux, int goal, int groupId) {
  if (goal == 0) {
    groupId++;
    if (groupId == m+1) return 1;
  }
  for (int i=0; i<n; i++) {
    if (aux[i] != 0) continue;
    aux[i] = groupId;
    if (testShares(a, n, m, sum, groupsum, aux, goal-a[i], groupId)) {
      return 1;
    }
    aux[i] = 0;
  }
}

Please do edge cutting yourself, I’m quite enough of this...


要解决将一个长度为 `n` 的整数数组分为 `m` 且各相等时 `m` 的最大值的问题,可以按照以下思路设计算法: ### 算法思路 1. 首先计算数组的总 `total_sum`。如果 `total_sum` 不能被 `m` 整除,那么无法将数组分成 `m` 且各相等。 2. 由于 `m` 的取值范围是从 2 到数组长度 `n`,可以从大到小尝试 `m` 的值,找到第一个能将数组成功分成 `m` 且各相等的值,即为 `m` 的最大值。 3. 对于每个 `m` 值,检查是否可以将数组分成 `m` 且各为 `target_sum = total_sum / m`。可以使用回溯法来进行检查。 ### 代码实现 ```python def can_partition_into_m_equal_sum_parts(nums, m): total_sum = sum(nums) if total_sum % m != 0: return False target_sum = total_sum // m nums.sort(reverse=True) # 为了更快地剪枝,先对数组进行降序排序 used = [False] * len(nums) def backtrack(index, current_sum, parts_completed): if parts_completed == m: return True if current_sum == target_sum: return backtrack(0, 0, parts_completed + 1) for i in range(index, len(nums)): if not used[i] and current_sum + nums[i] <= target_sum: used[i] = True if backtrack(i + 1, current_sum + nums[i], parts_completed): return True used[i] = False return False return backtrack(0, 0, 0) def max_equal_sum_parts(nums): n = len(nums) for m in range(n, 1, -1): if can_partition_into_m_equal_sum_parts(nums, m): return m return 1 # 如果无法分成多,至少可以分成 1 # 示例用法 nums = [2, 3, 5, 6] result = max_equal_sum_parts(nums) print("m 的最大值为:", result) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:对于每个 `m` 值,回溯法的时间复杂度为 $O(k^n)$,其中 $k$ 是回溯的分支数,$n$ 是数组长度。由于 `m` 的取值范围是从 2 到 `n`,因此总的时间复杂度为 $O(n * k^n)$。 - **空间复杂度**:主要是递归调用栈 `used` 数组的空间,空间复杂度为 $O(n)$。
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