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Given a non-empty array containing only positive integers, find if the array can be partitioned into two subsets such that the sum of elements in both subsets is equal.
Note:
Both the array size and each of the array element will not exceed 100.
Example 1:
Input: [1, 5, 11, 5] Output: true Explanation: The array can be partitioned as [1, 5, 5] and [11].
Example 2:
Input: [1, 2, 3, 5] Output: false Explanation: The array cannot be partitioned into equal sum subsets.
这道题给了我们一个数组,问我们这个数组能不能分成两个非空子集合,使得两个子集合的元素之和相同。那么我们想,原数组所有数字和一定是偶数,不然根本无法拆成两个和相同的子集合,那么我们只需要算出原数组的数字之和,然后除以2,就是我们的target,那么问题就转换为能不能找到一个非空子集合,使得其数字之和为target。开始我想的是遍历所有子集合,算和,但是这种方法无法通过OJ的大数据集合。于是乎,动态规划DP就是我们的不二之选。我们定义一个一维的dp数组,其中dp[i]表示数字i是否是原数组的任意个子集合之和,那么我们我们最后只需要返回dp[target]就行了。我们初始化dp[0]为true,由于题目中限制了所有数字为正数,那么我们就不用担心会出现和为0或者负数的情况。那么关键问题就是要找出递归公式了,我们需要遍历原数组中的数字,对于遍历到的每个数字nums[i],我们需要更新我们的dp数组,要更新[nums[i], target]之间的值,那么对于这个区间中的任意一个数字j,如果dp[j - nums[j]]为true的话,那么dp[j]就一定为true,于是地推公式如下:
dp[j] = dp[j] || dp[j - nums[i]] (nums[i] <= j <= target)
有了递推公式,那么我们就可以写出代码如下:
解法一:
class Solution { public: bool canPartition(vector<int>& nums) { int sum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); if (sum % 2 == 1) return false; int target = sum / 2; vector<bool> dp(target + 1, false); dp[0] = true; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { for (int j = target; j >= nums[i]; --j) { dp[j] = dp[j] || dp[j - nums[i]]; } } return dp.back(); } };
这道题还可以用bitset来做,感觉也十分的巧妙,
解法二:
class Solution { public: bool canPartition(vector<int>& nums) { bitset<5001> bits(1); int sum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); for (int num : nums) bits |= bits << num; return (sum % 2 == 0) && bits[sum >> 1]; } };
参考资料:
https://discuss.leetcode.com/topic/62334/simple-c-4-line-solution-using-a-bitset
LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)
[LeetCode] Partition Equal Subset Sum 相同子集和分割
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原文地址:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/5951422.html