leetcode 1013. Partition Array Into Three Parts With Equal Sum

最新推荐文章于 2022-12-17 18:45:03 发布
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本文探讨了一种算法，用于判断一个整数数组是否可以被分为三个连续子数组，每个子数组的和相等。通过计算总和并检查是否能被三整除，然后遍历数组来寻找符合条件的分割点。 
class Solution {
public:
    bool canThreePartsEqualSum(vector<int>& A) {
        int l = A.size();
        int sum=0;
        int i;
        for(i=0;i<l;i++)
            sum+=A[i];
        if(sum%3!=0)return false;
        sum = sum/3;
        int sum1 =0;
        for(i=0;i<l;i++)
        {
            sum1+=A[i];
            cout<<sum1<<endl;
            if(sum1==sum){sum1=0;break;}
        }
        i++;
        if(i==l)return false;
        for(i;i<l;i++)
        {
            sum1+=A[i];
            if(sum1==sum)
            {
                sum1=0;
                break;
            }
        }
        i++;
        if(i==l)return false;
        for(i;i<l;i++)
        {
            sum1+=A[i];
        }
        if(sum1==sum)return true;
        else return false;
    }
};

 

LeetCode --- 1013. Partition Array Into Three Parts With Equal Sum 解题报告
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java-leetcode题解之Partition to K Equal Sum Subsets.java
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06-01 273
问题链接 1013. Binary Prefix Divisible By 5 问题描述 给一个数组A，当且仅当我们能将它分成三份非空数组，且每个数组有着相同的值时返回true。 形式上, 我们能划分数组如果我们能找到 i+1 < j 且 (A[0] + A[1] + ... + A[i] == A[i+1] + A[i+2] + ... + A[j-1] == A[j] + A...
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题目来源 Leetcode, 感谢????‍，如果内容对您有帮助，欢迎点赞。 题目描述 给你一个整数数组 A，只有可以将其划分为三个和相等的非空部分时才返回 true，否则返回 false。 形式上，如果可以找出索引 i+1 < j 且满足 (A[0] + A[1] + … + A[i] == A[i+1] + A[i+2] + … + A[j-1] == A[j] + A[j-1]...
LeetCode解题分享：1013. Partition Array Into Three Parts With Equal Sum
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Problem Given an array A of integers, return true if and only if we can partition the array into three non-empty parts with equal sums. Formally, we can partition the array if we can find indexes i+1 ...
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LeetCode 1013. Partition Array Into Three Parts With Equal Sum (Easy) 主要知识点：贪心？优先级：1（思路不难但corner case难想）
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简单题,暴力找出来就行. class Solution: def canThreePartsEqualSum(self, A: List[int]) -> bool: s = sum(A) if s % 3 > 0: return False s /= 3 size = l...
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描述 Given an array A of integers, return true if and only if we can partition the array into three non-empty parts with equal sums. Formally, we can partition the array if we can find indexes i+1 < j with (A[0] + A[1] + … + A[i] == A[i+1] + A[i+2] + … +
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### Python 实现 LeetCode 的 canPartition 函数 `canPartition` 是一个经典的动态规划问题，目标是判断一个非空数组是否可以划分为两个子集，使得这两个子集的元素和相等。以下是基于求和分区逻辑并结合排序数组优化的 Python 实现[^1]。 ```python def canPartition(nums): total_sum = sum(nums) if total_sum % 2 != 0: return False # 如果总和为奇数，则不可能划分成两个相等的子集 target = total_sum // 2 nums.sort() # 对数组进行排序以优化性能 dp = [False] * (target + 1) dp[0] = True # 初始状态：和为0时，总是可以实现 for num in nums: for j in range(target, num - 1, -1): dp[j] = dp[j] or dp[j - num] return dp[target] ``` #### 代码解释 1. 首先计算数组 `nums` 的总和 `total_sum`，如果 `total_sum` 是奇数，则直接返回 `False`，因为无法将奇数划分为两个相等的整数。 2. 将目标值设置为 `target = total_sum // 2`，表示我们需要找到一个子集，其和等于 `target`。 3. 对数组 `nums` 进行排序，这有助于减少不必要的计算，尤其是在较大的数字已经无法满足条件时可以提前终止。 4. 使用动态规划数组 `dp`，其中 `dp[j]` 表示是否存在一个子集，其和为 `j`。 5. 遍历数组中的每个数字 `num`，更新 `dp` 数组，确保在考虑当前数字的情况下，所有可能的子集和都被正确标记。 6. 最终返回 `dp[target]`，即是否存在一个子集，其和为 `target`。 #### 时间复杂度 该算法的时间复杂度主要由两部分组成： - 排序数组的时间复杂度为 \(O(n \log n)\)。 - 动态规划部分的时间复杂度为 \(O(n \times \text{target})\)，其中 \(n\) 是数组长度，\(\text{target}\) 是目标和。 因此，整体时间复杂度为 \(O(n \log n + n \times \text{target})\)。 #### 空间复杂度 动态规划数组 `dp` 的大小为 \(\text{target} + 1\)，因此空间复杂度为 \(O(\text{target})\)。 --- ###
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