文章目录
- 题目描述
- 思路 && 代码
- 1. 动态规划 O(nc) 、O(nc)
- 2. 结合滚动数组 O(nc)、O(c)
- 二刷
打卡第十四天~熬夜也得把题目补上= =
题目描述
- 初看题目,想到的思路是用记忆化DFS来找结果来着。。看了题解才知道是背包问题= =
思路 && 代码
1. 动态规划 O(nc) 、O(nc)
- 参考了liweiwei的这篇题解,里面给背包问题讲了一些相关知识~
- 时空复杂度: n 是 nums 的长度,c 是 sum 的长度。
- dp[i][j]:从[0, i]下标组成的数集里选取元素相加,能否构成 j 。
- 状态转移方程:【[0, i - 1] 可以构成 j】| 【[0, i - 1] 可以构成 j - nums[i]】,满足任一种情况,都可以保证 dp[i][j] == true,因此这里采用 |=
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {// 题意转化:找到一个集合,满足其和等于 nums 总和的一半 sum / 2int sum = 0;for(int num : nums) {sum += num;}// 奇数,肯定无法满足 sum / 2if(sum % 2 == 1) {return false;}// [0 ~ i 范围的元素][背包容量(包括0)]int target = sum / 2;boolean[][] dp = new boolean[nums.length][target + 1];// 1. 边界:第一个元素,只能满足对应的容量if(nums[0] <= target) {dp[0][nums[0]] = true;}// 2. 状态转移for(int i = 1; i < nums.length; i++) {for(int j = 0; j <= target; j++) {// part 1: 先把上一轮的结果继承下来再说dp[i][j] = dp[i - 1][j];// part 2: 状态转移方程:看[0, i - 1]能不能满足 j - nums[i],再补上 nums[j]if(nums[i] <= j) {dp[i][j] |= dp[i - 1][j - nums[i]];}}}return dp[nums.length - 1][target];}
}
2. 结合滚动数组 O(nc)、O©
- 在1的基础上,通过滚动数组来减少空间复杂度。在剑指Offer 47 礼物的最大值里,也有用到这个方法~。
- 加入 if(dp[target]) 的判断实现剪枝效果,可以打败98%+,这里为了看起来简洁就不加上了
- 注意:逆序是为了达到无后效性的效果。如果正序,会导致后面的列用到的不是上一行的结果,而是当前行的结果,会导致出错(可以画图理解一下,或者看上面1提到的题解的解释)
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {// 题意转化:找到一个集合,满足其和等于 nums 总和的一半 sum / 2int sum = 0;for(int num : nums) {sum += num;}// 奇数,肯定无法满足 sum / 2if(sum % 2 == 1) {return false;}// [0 ~ i 范围的元素][背包容量(包括0)]int target = sum / 2;boolean[] dp = new boolean[target + 1];// 1. 边界:第一个元素,只能满足对应的容量if(nums[0] <= target) {dp[nums[0]] = true;}// 2. 状态转移for(int i = 1; i < nums.length; i++) {// 逆序,达到无后效性的效果for(int j = target; j >= 0; j--) {// part 1: 先把上一轮的结果继承下来再说(滚动数组不用考虑)// part 2: 状态转移方程:看[0, i - 1]能不能满足 j - nums[i],再补上 nums[j]if(nums[i] <= j) {dp[j] |= dp[j - nums[i]];}}}return dp[target];}
}
二刷
背包!
你就说你选不选吧(指元素)
你要能 true 我肯定选啊
- O(nc)、O(nc)
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int sum = 0;for(int num : nums) {sum += num;}if((sum & 1) == 1) {return false;}// dp[i][j]:从 [0, i] 的下标中,能找到和为 j 的值int target = sum / 2;boolean[][] dp = new boolean[nums.length][target + 1];if(nums[0] <= target) {dp[0][nums[0]] = true;}for(int i = 1; i < nums.length; i++) {for(int j = 0; j <= target; j++) {// 继承结果 | 当前可行dp[i][j] = (dp[i - 1][j]) | (nums[i] <= j ? dp[i - 1][j - nums[i]] : false);}}return dp[nums.length - 1][target];}
}
- 滚动数组:逆序降低空间复杂度
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int sum = 0;for(int num : nums) {sum += num;}if((sum & 1) == 1) {return false;}int target = sum / 2;boolean[] dp = new boolean[target + 1];if(nums[0] <= target) {dp[nums[0]] = true;}for(int i = 1; i < nums.length; i++) {for(int j = target; j >= 0; j--) {dp[j] |= (nums[i] <= j ? dp[j - nums[i]] : false);}}return dp[target];}
}