子集和是否存在问题的动态规划和递归解

子集和问题 及 c++ 代码实现 首先声明:子集和问题可以用动态规划问题解决,即01背包问题的解法即可。在这里我们采用下构造树的问题。 问题:       给定n个正整数{wi|i=0...n}和一个正整数m,在这n个正整数中找出一个子集,使得子集中的正整数之和等于m。   解的形式:       设定一个n元组(x0,x1,...xn-1),如果wi包含在这个子集中,x是解向量,xi就等于1,反之等于0. X 阅读详情

问题描述:

给定一个整数的集合S,给定一个整数V,确定是否存在集合S的子集且元素之和等于V子集;


解法:

代码如下:

#ifndef _SUBSET_SUM_H_
#define _SUBSET_SUM_H_


/*
* The solution of recursive  for the sum of subset
*
*/
bool  FindSubsetSumRecur( int item[], int size, int cur, int sum )
{
	if( 0 == sum )
		return true;

	if( sum < 0 || cur >= size )
		return false;

	return FindSubsetSumRecur( item, size, cur + 1, sum - item[cur] ) ||
		   FindSubsetSumRecur( item, size, cur + 1, sum );
}




/*
* The solution of dynamic program for the sum of subset
*
*/
bool FindSubsetSumDP( int item[], int size, int sum )
{
	bool** table = new bool*[sum + 1];
	assert( table );
	for( int i = 0; i <= sum; i++ )
	{
		table[i] = new bool[ size + 1];
		assert( table[i] );
	}

	table[0][0] = true;
	for( int i = 1; i <= sum; i++ )
		table[i][0] = false;

	for( int i = 1; i < size; i++ )
		table[0][0] = true;

	for( int i = 1; i <= sum; i++ )
	{
		for( int j = 1; j <= size; j++ )
		{
			if( i >= item[j - 1] )
			{
				table[i][j] = table[i - item[j-1]][j-1] || table[i][j-1];
			}
			else
			{
				table[i][j] = table[i][j-1];
			}
		}
	}

	bool res = table[sum][size];

	for( int i = 1; i <= sum; i++ )
	{
		delete [] table[i];
	}

	delete [] table;

	return res;
}


/*
* Test program
*
*/
void TestSubsetSum()
{
	const int maxLen = 1000;
	int item[maxLen];
	for( int i = 0; i < maxLen; i++ )
		item[i] = i+ 1;

	int sum = 288888;
	bool isExist = FindSubsetSumRecur( item, maxLen, 0, sum );
	bool isExistDP = FindSubsetSumDP( item, maxLen, sum );
}


#endif 
test and compile in visual studio 2005 


子集和问题详解:从递归回溯到动态规划的C++高效解法 在算法设计与问题求解中,递归与动态规划是两大核心思想。递归通过函数自我调用分解问题,而动态规划则通过存储子问题解来避免重复计算,二者共同构成了解决复杂组合优化问题的基石。其技术价值在于,能将指数级复杂度的暴力搜索,优化为多项式时间的高效算法,极大提升了软件处理大规模数据的能力。这一原理广泛应用于资源分配、路径规划、密码学等场景。本文聚焦经典的子集和问题,深入剖析如何运用回溯剪枝优化递归搜索,以及如何构建动态规划状态转移方程,其中递归剪枝和动态规划是提升算法效率的关键热词。通过对比两种方法的适用场景与性能,为 阅读详情

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manthink2005
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