本文介绍: 采用一维线性数组dp[j],定义为容量为j的背包,所装的数字大小最大为j。

416. 分割等和子集

题目描述

给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。
示例 1:
输入:nums = [1,5,11,5]
输出:true
解释:数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11] 。
示例 2:
输入:nums = [1,2,3,5]
输出:false
解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集。

提示:
1 <= nums.length <= 200
1 <= nums[i] <= 100

题目分析

采用01背包的方法,
01背包中,dp[j] 表示: 容量为j的背包,所背的物品价值最大可以为dp[j]。

  • 那么放入背包的物品就是数字,数字的重量和价值都是数字大小
  • 背包的最大容量就是数组和的一半,并且当背包达到最大容量时就满足返回的条件
  • 价值等同于重量

动归五部曲

1. 定义dp数组

采用一维线性数组dp[j],定义为容量为j的背包,所装的数字大小最大为j。

2. 确定dp数组的递推公式

要知道在dp[j]时,背包有两种情况,
拿输入数组 [1, 5, 11, 5],举例, dp[7] 只能等于 6,因为 只能放进 1 和 5,没有装满。
而dp[6] 就可以等于6了,放进1 和 5,那么dp[6] == 6,说明背包装满了。

  • 一种是装满了,也就是说dp[j] 就达到最大值,不用改变。
  • 一种是没有装满,那么dp[j]没有达到最大值(且满足放入的条件),应当放入数值。
    01背包的递推公式为:dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j – weight[i]] + value[i]);
    本题weight[i]和value[i]都是nums[i],因此得到递推公式为
dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j-nums[i]] + nums[i]);

3. dp数组的初始化

dp[0]放不下东西初始化为0;
因为要通过Math.max()函数比较,因此其他数据也得初始化0。
java中会自动将数组初始化为0。

4. 确定dp数组的遍历顺序

在动态规划:关于01背包问题,你该了解这些!(滚动数组) 中就已经说明:如果使用一维dp数组,物品遍历的for循环放在外层,遍历背包的for循环放在内层,且内层for循环倒序遍历!

5.举例说明

不举例说明了哈。

class Solution {
    public boolean canPartition(int[] nums) {
        if(nums == null || nums.length == 0) return false;
        int sum = 0;
        for(int i : nums) sum += i;
        if(sum % 2 == 1) return false;
        int target = sum/2;
        int[] dp = new int[target+1];
        for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
            for(int j = target; j >= nums[i]; j--) {
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
            }
            if(dp[target] == target) return true;
        }
        return dp[target]==target;
    }
}

优化

中间这一行,是一个剪枝优化,倘若无法理解可以跳过,在力扣也是可以通过用例的。

if(dp[target] == target) return true;

也就是避免了for循环中一些多余的部分,只要背包一装满就返回true值。

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_72939806/article/details/135619144

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