【Leetcode刷题Python】416. 分割等和子集

简介: LeetCode 416题 "分割等和子集" 的Python解决方案,使用动态规划算法判断是否可以将数组分割成两个元素和相等的子集。

1 题目

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。

2 解析

动态规划方法:
279. 完全平方数类似的思想,用枚举的累计和方法

整个集合总和的一半为maxn,
我们可以枚举1到maxn的数,即maxn大的数组,表示为dp
状态:dp[i]表示加上i后子集的累计值

我们要计算子集和是否等于maxn,这需要去计算 i − n u m s [ i ] i-nums[i] i−nums[i]位置的累计和 。此时我们发现该子问题和原问题类似,只是规模变小了。这符合了动态规划的要求,于是我们可以写出状态转移方程。

$$dp[i]=\max_{j=0}^{maxn}(f[i],f[i-nums[i]]+nums[i])$$

初始化dp[i]=0

最后判断dp[maxn]是否等于maxn,如果等于,说明,子集和等于maxn,返回True

3 python实现

class Solution:
    def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:
        all = sum(nums)
        if(all % 2 != 0): return False
        maxn = int(all / 2)
        dp = [0]*(maxn + 1)
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(maxn,nums[i]-1,-1):
                # 更新每个位置的值
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i])
        return dp[maxn] == maxn
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