将数组分成和相等的若干子数组

问题描述:对一个整数数组,将其分为k个子数组,使得各数组的和相等。求k的最大值

思路:

1.记数组a中的最大元素为max,a本身的和为sum,则m的值不会超过ceil(sum/max)。因为若m > ceil(sum, max),则max不可能被放到任何一个子数组中

2.在1的基础上,记k为当前分割份数,k从ceil(sum, max)遍历至1,判断能否分成k个相等和子数组,具体判断方法为:

  • 若sum%k == 0,说明sum在数值上能被k整除,则进行下一步;否则k--
  • 找出数组a中所有和为sum/k的子集(这是一个子集和问题),除去有相互之间有交集的子集,剩余个数若不小于k,则当前k值为问题所求解;若剩余个数小于k,则k--并回到上一步

代码:
int b[100];  //全局变量,每一个元素记录某个k下的一个和为sum/k的子集
int cnt, flag;  //cnt记录数组b的大小,flag用于求子集和时记录满足条件的子集

void find_subset(int a[], int n, int sum, int k){
	if(sum == 0) b[cnt++] = flag;  //找到一个满足条件的子集,放入数组b
	else if(sum > 0 && n > 0){
		flag ^= (1<<k);  //将flag对应位置1,表示当前子集包含a[k]
		find_subset(a, n-1, sum-a[k], k+1);
		flag &= ~(1<<k);  //将flag对应位置0,表示当前子集不包含a[k]
		find_subset(a, n-1, sum, k+1);
	}
}

void process(int a[], int n){
	int max = INT_MIN;
	int sum = 0;
	for(int i = 0; i < n; i++){
		sum += a[i];
		max = (a[i] > max) ? a[i] : max;  //找出max
	}
	int max_k = sum/max;  //最多能分为max_k部分,当前分为i部分
	for(int k = max_k; k >= 1; k--){  //k为当前分割份数
		if(sum%k == 0){  //只有在sum能被k整除的情况下才继续判断
			cnt = 0, flag = 0;
			find_subset(a, n, sum/k, 0);
			int cnt1 = cnt;  //cnt1记录除去相交子集后的个数
			for(int i = 0; i < cnt-1; i++){
				for(int j = i+1; j < cnt; j++){
					if((int)(b[i]&b[j]) != 0){  //相交,数组b中的每个元素代表一个和为sum/k的子集
						b[i] = 0;  //确保打印时跳过相交子集
						cnt1--;
					}
				}
			}
			if(cnt1 >= k){  //得出问题的解,打印输出
				printf(">>>>>> %d\n", k);
				for(int i = 0; i < k; i++){
					if(b[i] != 0){
						for(int j = 0; j < n; j++)  //b[i]指示打印
							if((b[i]>>j)&1 == 1) printf("%d ", a[j]);
						printf("\n");
					}
				}
				return;
			}
		}
	}
}


### C语言实现分治法求解最大子数组 #### 数据输入方法 为了使程序能够接收用户输入的数据,可以利用标准库函数 `scanf` 来读取整数数组。通常情况下,先让用户输入数组的大小,再依次输入数组中的各个元素。 #### 分治法的核心思想 分治法的思想是将原问题分解成若干个规模较小但结构相同的子问题,递归地解决这些子问题,最后将子问题的结果合并得到最终答案。对于最大子数组问题而言,任意连续子数组的最大可能出现在三种情况之一:完全位于左半部分、完全位于右半部分或者跨越中间位置[^1]。 #### 完整代码示例 以下是完整的C语言代码,实现了基于分治法的最大子数组计算功能: ```c #include <stdio.h> #include <limits.h> // 找到跨中间点的最大子数组 int findMaxCrossingSubarray(int arr[], int low, int mid, int high) { int leftSum = INT_MIN; int sum = 0; for (int i = mid; i >= low; i--) { sum += arr[i]; if (sum > leftSum) { leftSum = sum; } } int rightSum = INT_MIN; sum = 0; for (int j = mid + 1; j <= high; j++) { sum += arr[j]; if (sum > rightSum) { rightSum = sum; } } return leftSum + rightSum; } // 分治法核心逻辑 int maxSubArraySum(int arr[], int low, int high) { if (low == high) { // 只有一个元素的情况 return arr[low]; } else { int mid = (low + high) / 2; int leftSum = maxSubArraySum(arr, low, mid); int rightSum = maxSubArraySum(arr, mid + 1, high); int crossSum = findMaxCrossingSubarray(arr, low, mid, high); if ((leftSum >= rightSum) && (leftSum >= crossSum)) { return leftSum; } else if ((rightSum >= leftSum) && (rightSum >= crossSum)) { return rightSum; } else { return crossSum; } } } // 主函数用于处理数据输入并调用上述函数 int main() { int n; printf("请输入数组长度: "); scanf("%d", &n); int arr[n]; printf("请输入 %d 个整数:\n", n); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &arr[i]); } int result = maxSubArraySum(arr, 0, n - 1); printf("最大子数组为: %d\n", result); return 0; } ``` #### 关键说明 1. **findMaxCrossingSubarray 函数** 此函数负责找到跨越中间点的最大子数组。它分别向左侧右侧扩展,记录下两侧的最大累加值,并返回两者的总。 2. **maxSubArraySum 函数** 这是一个递归函数,按照分治策略逐步缩小问题范围直到单个元素为止。随后比较三个候选区域(左边、右边以及跨越中间的部分),选取其中最大的作为当前区间的最优解。 3. **main 函数** 提供了一个简单的交互界面来获取用户的输入,并展示结果。 #### 时间复杂度分析 该算法的时间复杂度为 \(O(n \log n)\),因为每次都将数组分成两个相等的部分进行递归操作,而每一层的操作量为线性的。 ---
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