[リートコード] 698: k 個の等しいサブセットに分割する

日々の進歩

  • 枝刈り:判断によって不必要な走査プロセスを回避します。
    • 実現可能性の枝刈り:解決策が実現不可能な場合は後戻りします。
    • 最適な枝刈り:スキームの解が現在の最適な解よりも優れているはずがない場合にバックトラックします。

トピック

整数の配列numsと正の整数を指定して、合計がすべて等しい空でないサブセットkに配列を分割できるかどうかを調べます。k

  • 例 1:
    • 次のように入力します: nums = [4, 3, 2, 3, 5, 2, 1]k = 4
    • 出力:True
    • 説明: 和に等しい 4 つの部分集合 (5)、(1,4)、(2,3)、(2,3) に分割することができます。
  • 例 2:
    • 入力: nums = [1,2,3,4]k = 3
    • 出力:false
  • ヒント:
    • 1 <= k <= len(nums) <= 16
    • 0 < nums[i] < 10000
    • 各要素の周波数は [1,4] の範囲にあります。

出典: LeetCode
リンク: https://leetcode.cn/problems/partition-to-k-equal-sum-subsets
著作権は Leetcode Network に属します。この記事は個人的な学習のみを目的としており、非営利目的で使用します。

答え

深さ優先のトラバーサル枝刈りのアイデアを採用し貪欲な戦略を使用します。

class Solution {
    
    
    int[] solu_nums;
    int solu_k, len, key;

    public boolean canPartitionKSubsets(int[] nums, int k) {
    
    
        solu_nums = nums;
        solu_k = k;
        len = nums.length;

        int sum = 0;
        for (int num : nums){
    
    
            sum += num;
        }
        if (sum % k != 0)
            return false;
        key = sum / k;
        Arrays.sort(solu_nums);

        boolean[] visited = new boolean[len];
        Arrays.fill(visited, false);

        boolean ans = dfs(len-1, 0, 0, visited);
        return ans;
    }

    public boolean dfs(int idx, int cal, int times, boolean visited[]){
    
    
        if (times == solu_k)
            return true;
        if (cal == key)
            return dfs(len-1, 0, times+1, visited);
        
        for (int i = idx; i >= 0; i--){
    
    
            if (visited[i] == true || cal + solu_nums[i] > key)
                continue;

            visited[i] = true;
            boolean ans = dfs(idx-1, cal+solu_nums[i], times, visited);

            if (ans)
                return true;
            else
                visited[i] = false;

            if (cal == 0)
                return false;
        }

        return false;
    }
}

この質問の解決策は、この偉人の考えを参照しています。
リンク: https://leetcode.cn/problems/partition-to-k-equal-sum-subsets/solution/by-ac_oier-mryw/

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転載: blog.csdn.net/weixin_45800258/article/details/126983425