leetcode#416 分割等和子集

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动态规划DP

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本文介绍了一种使用动态规划解决背包问题的方法，旨在判断能否将一组整数分为两个子集，使得两个子集的和相等。通过计算总和并利用布尔型数组进行状态转移，实现高效查找。

判断是否能把数字分成相等的两部分，先求和sum，如果sum不是2的倍数那么返回false，然后就变成，搜索是否存在一堆数求和为sum/2，

一开始想用递归：超时了

动态规划算法：声明一个大小为sum/2+1的数组，dp[0]=true,然后两层循环：

for(int num:nums){

for(int j=sum/2;j>=num;j--){

dp[j] = dp[j] || dp[j-num];//用当前元素和不用当前元素，哪一种情况为true，最终就为true

}

class Solution {
public:
    bool canPartition(vector<int>& nums) {
       int sums = accumulate(nums.begin(),nums.end(),0);
        if((sums&1)==true){
            // 奇数
            return false;
        }
        vector<int>dp(sums+1);
        dp[0]=1;
        sums = sums/2;
        for(auto num:nums){
            for(int i=sums;i>=num;i--){
                dp[i] = dp[i]||dp[i-num];
            }
            if(dp[sums]) return true;
        }
        return false;
    }
};