494. Target Sum题解(DP法)

这是一篇关于LeetCode的494题Target Sum的题解,通过转化问题为子数组和问题,利用动态规划降低复杂度。文章讨论了DP法的思路,包括两种实现方式、适用条件、特例处理以及DP数组的初始化。虽然字典DP法效率不高,但代码实现仍是理解解题过程的关键。

题目链接:https://leetcode.com/problems/target-sum/

题解:

首先转化问题:令取正的数为A,取负的数为B,则要求sum(A)-sum(B)=S,两边加上sum(A)+sum(B),得到sum(A)-sum(B)+sum(A)+sum(B)=S+sum(A)+sum(B),即2*sum(A)=S+sum(nums),原问题转化为子数组和问题,使子数组和为(S+sum(nums))/2. 相似题目参考https://blog.youkuaiyun.com/scut_salmon/article/details/89283520

子数组和问题,若暴力求解,枚举数组每个元素是否加入,复杂度为2^n;考虑动态规划方法,即根据前n-1个数的和情况,推导前n个数的和情况。

令dp[i][j]表示前i个数和为j的子数组个数,则得到如下动态规划公式:

if j>=nums[i-1]:
    dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i-1][j-nums[i-1]]
else:
    dp[i][j] = dp[i-1][j]

一些细节

1. 分析和情况有两种方式,一是枚举前n个数所有和的种类,然后前n+1个数的和种类为前n个数和的种类+在其基础加上第n+1个数+只算第n+1个数,这时的数据类型应该选择字典,字典的key为各种可能的和,value为各种和的子数组个

<think>好的,我现在要仔细看看用户提供的这段代码,并找出为什么在特定的测试用例下会返回错误的结果。题目是判断一个数组是否能被分割成两个和相等的子集,也就是所谓的等分集合问题。用户给出的测试用例是nums = [3,3,3,4,5],预期结果应该是true,但用户的代码返回了false。这说明代码在处理这个输入时存在问题。 首先,我先回顾一下问题。这个问题的解通常是动态规划。基本思路是,计算整个数组的总和,如果是奇数,直接返回false。否则,目标是总和的一半,即target。然后问题转化为在数组中找出一个子集,其和等于target。这个子问题可以用动态规划的背包方解决。 现在来看用户的代码。首先,用户计算了总和sum,然后判断是否为奇数。如果为奇数,返回false。这部分逻辑是对的。接下来,用户计算targetsum的一半,然后检查target是否比数组中的最大值大。如果target比最大值小,说明最大的元素无被包含在任何一个子集中,导致无达到target,返回false。这一步的逻辑是否正确呢?假设数组中的最大值大于target,那么无论如何,这个元素无被放入任何子集,所以无得到总和为target的子集。所以用户的这个判断是对的。比如,如果数组总和是偶数,但其中有一个元素比target大,那么肯定无分割。这部分应该没有问题。 那问题可能出在动态规划的实现部分。用户定义了一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个物品是否可以组成和为j的情况。初始化时,dp[0][0] = true,表示前0个元素可以组成和为0的情况。然后,对于每个元素i(从1到n),遍历所有可能的j值(0到target)。状态转移方程是:如果当前j >= nums[i-1],那么dp[i][j]等于选或者不选当前元素的情况的逻辑或。否则,只能不选,dp[i][j]等于dp[i-1][j]。 那现在看测试用例nums = [3,3,3,4,5]。总和是3+3+3+4+5=18,所以target是9。数组中的最大值是5,而9>5,所以这个条件判断没问题,不会返回false。接下来,动态规划部分需要正确计算出是否能得到和为9的子集。 用户的代码中,动态规划的循环是从i=1到i=n,每个i对应数组中的第i-1个元素。例如,当i=1时,处理的是nums[0]。那在循环中,对于每个j,如果j >= nums[i-1],则考虑是否选择这个元素。例如,当处理第一个元素3时,对于j=3的情况,dp[1][3] = true。然后依次处理后续元素。 那现在,测试用例中的数组总和是18,target是9。正确的子集应该存在,例如3+3+3=9,或者4+5=9。因此,正确的结果应该是true。但用户的代码返回false,说明在动态规划过程中,dp数组的最后一个状态dp[n][target]是false。 可能的问题出现在哪里呢? 首先,我需要检查动态规划的状态转移是否正确。比如,在二维数组的情况下,是否遗漏了某些状态?或者是否初始化有误? 另外,用户代码中的dp数组是(n+1)行(从0到n),每行有target+1个元素。初始时,dp[0][0] = true,其他都是false。这可能没问题。例如,对于每个元素i,逐个处理,然后根据前一个状态更新当前状态。 但让我再仔细看一下用户的状态转移部分。用户的状态转移方程是否正确? 假设当前处理第i个元素(对应nums[i-1]),那么对于每个j来说,如果j >= nums[i-1],则可以选择是否将这个元素加入到子集中。所以,dp[i][j] = dp[i-1][j - nums[i-1]](选)或 dp[i-1][j](不选)。因此,用户的逻辑是正确的。例如,在每一步都正确考虑了两种情况。 那问题可能出在什么地方? 另一个可能的问题是,用户是否在某个地方错误地覆盖了状态?比如,是否在循环中处理顺序有误? 或者,是否二维数组的初始化存在问题?例如,当i=0时,除了j=0的位置,其他都是false。这没问题,因为前0个元素无组成任何非零的和。 再考虑测试用例的具体情况。测试用例nums = [3,3,3,4,5],target=9。正确的解是否存在? 是的。比如,3+3+3=9。或者4+5=9?4+5=9,那剩下的3+3+3=9。所以确实存在这样的子集。那用户的代码为什么没有找到? 让我手动模拟一下动态规划的过程。 数组元素依次是3、3、3、4、5。按索引0到4。 动态规划的i从1到5,对应nums[0]到nums[4]。 初始化时,dp[0][0] = true。其他dp[0][j]都是false。 i=1(处理第一个元素3): 遍历j从0到9: 当j <3时,dp[1][j] = dp[0][j] → 都是false,除了j=0时dp[1][0] = dp[0][0] = true? 或者,原代码中的循环是否将j从0开始,并且对于j>=nums[i-1]的情况处理是否正确? 例如,当i=1,j=0时,nums[i-1]=3,j=0 <3,所以dp[1][0] = dp[0][0] = true。对吗?是的。因为在处理第一个元素时,j=0的情况下,不能选择这个元素,所以只能继承前一个状态,即dp[0][0],也就是true。因此,dp[1][0]是true。同时,当j=3时,可以选这个元素,dp[1][3] = dp[0][0] | dp[0][3]。而dp[0][0]是true,所以dp[1][3]为true。其他j的情况类似。 继续处理后续元素: i=2(第二个3): 对于每个j: 当j >=3时,可以选或者不选。比如,当j=3时,dp[2][3] = dp[1][0] | dp[1][3]。此时,dp[1][0]是true,dp[1][3]是true,所以结果为true。当j=6时,dp[2][6] = dp[1][3] | dp[1][6]。因为dp[1][3]为true,所以dp[2][6]为true。因此,此时可能已经记录了和为3、6的情况。 i=3(第三个3): 类似地,当处理第三个3时,可以使得和为9的情况出现吗?比如,当i=3,j=9时,此时nums[i-1]是3。那么,是否dp[3][9] = dp[2][6] | dp[2][9]。假设此时dp[2][6]是true,而dp[2][9]为false。所以dp[3][9]是true。这时候,程序应该返回true,对吗?那当处理到第三个3时,是否能达到9? 让我们具体看一下: 当处理i=3时,nums[i-1]是第三个元素3。此时,遍历j从0到9: 对于j=9的情况,是否满足条件? j=9 >=3,所以要看dp[2][9 -3]即dp[2][6]的值。此时,假设在i=2时,j=6已经被设置为true,那么dp[3][9]会被设置为true。这样,后续的i=4、i=5处理时,可能保持这个true的状态? 但用户的代码在i循环到5(即处理所有元素之后)时,dp[5][9]是否为true? 那可能在处理后面的元素时,比如第四个元素4和第五个元素5,是否覆盖了之前的true状态? 例如,假设i=3时,dp[3][9]被设为true。然后处理i=4,元素是4: 对于j=9的情况,此时j >=4,所以需要查看dp[3][9-4] = dp[3][5]。如果dp[3][5]是否为true?比如,假设在处理到i=3时,是否有和为5的情况?例如,在i=3时,可能的和为3、6、9?或者还有其他? 这里可能需要更详细的模拟步骤。 让我们手动模拟整个过程: 初始化: dp[0][0] = true,其他dp[0][j] = false。 i=1(处理3): j从0到9: - j=0: 0 <3 → dp[1][0] = dp[0][0] = true. - j=1: <3 → false. - j=2: <3 → false. - j=3: >=3 → dp[1][3] = dp[0][0] | dp[0][3] → true | false → true. 其他j>3的情况:例如j=4,这时候还是无达到,因为当前元素是3,所以只能得到j=3。所以此时dp[1][j]只有当j=0或3时为true。 i=2(处理第二个3): 对于每个j: 当j >=3时,可以选当前元素: 例如: j=0 → 不选 → dp[2][0] = dp[1][0] = true. j=3 → 选的话,要看dp[1][0],即true。不选的话,看dp[1][3] → true。所以dp[2][3] = true | true → true. j=6 → 选的话,需要dp[1][3] → true。所以dp[2][6] = true. 其他j的情况类似。此时,dp[2][0] = true,3、6为true。 i=3(处理第三个3): j从0到9: 当j >=3时: 例如: j=3 → 选的话,dp[2][0] = true → true. 不选的话,dp[2][3]也是true → 所以dp[3][3] = true. j=6 → 选的话,dp[2][3] → true → true. j=9 → j=9 >=3 → 需要查看dp[2][6],此时dp[2][6]为true,所以dp[3][9] = true | dp[2][9]。此时,dp[2][9]可能为false,所以结果为true。所以此时dp[3][9]为true。这说明在处理到第三个3的时候,就已经找到了和为9的子集。之后不管后面的元素如何处理,只要保持这个状态,最终的dp[5][9]应该为true。 但用户的代码中,当处理i=4(元素4)时,是否可能覆盖这个true? 比如,i=4时,处理元素4: 对于每个j,如果j >=4: dp[4][j] = dp[3][j-4] | dp[3][j]. 比如,当j=9时,j-4=5。要看dp[3][5]是否为true。假设在处理到i=3时,是否有dp[3][5]为true? 比如,在i=3时,是否有j=5的情况?之前i=3的处理中,j=5的情况: 当i=3,j=5 >=3 → 所以dp[3][5] = dp[2][5-3=2] | dp[2][5].dp[2][2]是false(因为在i=2时,只能得到0、3、6),dp[2][5]可能在i=2时无达到,因为第二个元素处理后,最大的j是6。所以,dp[3][5] = false | false → false。所以在处理i=3时,j=5的位置是false。所以当处理i=4,j=9时,要看dp[3][5]是否为true,这里是否false。那么,此时dp[4][9] = dp[3][5] | dp[3][9] → false | true → true。所以当处理完第四个元素4后,dp[4][9]仍为true。 然后处理i=5(元素5): 此时,j=9 >=5 → 要看dp[4][4](因为9-5=4)和dp[4][9]。假设dp[4][4]是否为true? 例如,在处理i=4时,元素4是否让某些j的值变为true? i=4时处理元素4: 对于各个j: 当j >=4时,比如j=4 → dp[4][4] = dp[3][0] | dp[3][4]. dp[3][0]是true,所以dp[4][4]为true. 同理,当j=8时,j-4=4 → dp[3][4]是否true?例如,在i=3时,处理元素3,可能得到j=4吗? i=3时,处理第三个3: 对于j=4 >=3 → dp[3][4] = dp[2][4-3=1] | dp[2][4]. dp[2][1]是false,dp[2][4]可能也是false(因为i=2时只能得到0、3、6),所以dp[3][4]是false. 所以,在i=4处理元素4时,j=4会被设为true(因为dp[3][0]是true)。然后,其他j的情况: 比如j=8:此时j=8 >=4 → dp[3][4](false) | dp[3][8](可能false)。所以dp[4][8]可能仍为false。 回到处理i=5的元素5: 当j=9时,j-5=4 → dp[4][4]是true。因此,dp[5][9] = dp[4][4] | dp[4][9]. dp[4][4]是true,所以不管dp[4][9]是否为true,dp[5][9]会被设置为true。而之前的步骤中,dp[4][9]在i=4的时候是true吗? 是的,因为在i=3的时候,dp[3][9]是true,所以在i=4处理时,当j=9 >=4: dp[4][9] = dp[3][5] | dp[3][9]. dp[3][5]是false,但 dp[3][9]是true → 所以dp[4][9] = true. 因此,在处理i=5时,当j=9,计算dp[5][9] = dp[4][4] | dp[4][9] → true | true → true. 因此,最终的dp[5][9]应该是true,所以用户的代码应该返回true。然而用户提供的测试用例却返回false,这说明代码中存在错误。 这时候,我意识到可能用户的代码中的条件判断有问题。用户代码中有这样一段: if (target > *max_element(nums.begin(), nums.end())) { return false; } 这个条件的意思是,如果target比数组中的最大值大,就返回false?或者是否是相反的? 原意应该是,如果数组中的最大值比target大,那么无包含该元素到任何子集中,因此无达到target。比如,当有一个元素比target大时,这个元素不能被选入任何子集,所以总和无达到target。此时应该返回false。所以正确的条件应该是,如果数组中的最大值大于target,那么返回false。而用户的条件是,如果target大于最大值,则返回false。这明显是条件判断写反了! 例如,当target是9,数组中的最大值是5。此时,max_element是5,target是9。条件target > max_num →9>5为true,所以执行return false。因此,用户的代码在这种情况下直接返回false,而实际上target比最大值大并不影响,因为最大值可以被放入子集中,所以此时条件判断错误导致程序提前返回false。 所以,用户的条件判断写反了。正确的条件应该是,如果max_num > target,才返回false。因为如果max_num超过了target,那么它无被放入任何一个子集,因此总和无达到target。否则,如果max_num <= target,那么可以尝试通过其他元素组合得到target。 在用户提供的测试用例中,max_num是5,target是9,所以5 <=9,所以不应该触发这个条件。然而用户的代码中条件判断是target > max_num时返回false,此时target(9)确实大于max_num(5),所以用户代码在此处返回false,导致后续的动态规划执行。因此,正确的条件应该是当max_num > target时才返回false,而用户的条件是当target > max_num时返回false,这显然错误。 因此,这是导致测试用例失败的原因。用户将条件写反了,导致在target比最大值大的情况下错误地返回false,而正确的逻辑应该是在最大值比target大时才返回false。 所以,用户的错误出现在以下代码行: if (target > *max_element(nums.begin(), nums.end())) { return false; } 应该修改为: if (*max_element(nums.begin(), nums.end()) > target) { return false; } 这样,当数组中的最大值超过target时,返回false。否则继续执行动态规划。 例如,在测试用例中,max_element是5,target是9,此时max_element <= target,所以条件不成立,不返回false,继续执行动态规划,此时正确的结果会被计算出来。 总结,用户的代码中的错误是条件判断写反了,导致在应该继续执行的情况下提前返回false,从而得到错误的结果。</think>该代码存在逻辑判断错误,导致在特定测试用例下错误返回false。根本问题出在**最大值与target的比较条件写反**。以下是详细分析: --- ### ✨ 错误原因 ```cpp if (target > *max_element(nums.begin(), nums.end())) { // 错误条件 return false; } ``` - **错误逻辑**:当`target`大于数组最大值时返回false。 - **正确逻辑**:当**数组最大值 > target**时才应返回false(因为最大值无被放入子集)。 以测试用例`[3,3,3,4,5]`为例: - 总和为18,`target=9`,数组最大值为5。 - 原代码错误判断`9>5`直接返回false,但实际上应继续执行动态规划。 --- ### ✅ 修正代码 修改条件判断方向: ```cpp class Solution { public: bool canPartition(vector<int>& nums) { int sum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); if (sum & 1) return false; int target = sum / 2; // 修复条件判断方向 if (*max_element(nums.begin(), nums.end()) > target) { return false; } // ... 后续动态规划代码保持不变 } }; ``` --- ### 📝 正确性验证 对于输入`[3,3,3,4,5]`: 1. 总和18为偶数,计算`target=9`。 2. 最大值5 ≤ 9,继续执行动态规划。 3. 动态规划正确找到子集`3+3+3`或`4+5`,最终返回true。 --- ### 🔍 关键点总结 1. **奇偶判断**:总和为奇数直接返回false。 2. **极值剪枝**:最大值超过target时无分割。 3. **动态规划**:二维背包问题解时间复杂度为$O(n \cdot target)$,空间复杂度可优化为一维数组。
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