【动态规划】【力扣357次周赛】6953. 判断是否能拆分数组
【力扣357次周赛】6953. 判断是否能拆分数组
给你一个长度为 n
的数组 nums
和一个整数 m
。请你判断能否执行一系列操作,将数组拆分成 n
个 非空 数组。
在每一步操作中,你可以选择一个 长度至少为 2 的现有数组(之前步骤的结果) 并将其拆分成 2 个子数组,而得到的 每个 子数组,至少 需要满足以下条件之一:
- 子数组的长度为 1 ,或者
- 子数组元素之和 大于或等于
m
。
如果你可以将给定数组拆分成 n
个满足要求的数组,返回 true
;否则,返回 false
。
注意:子数组是数组中的一个连续非空元素序列。
示例 1:
输入:nums = [2, 2, 1], m = 4 输出:true 解释: 第 1 步,将数组 nums 拆分成 [2, 2] 和 [1] 。 第 2 步,将数组 [2, 2] 拆分成 [2] 和 [2] 。 因此,答案为 true 。
示例 2:
输入:nums = [2, 1, 3], m = 5 输出:false 解释: 存在两种不同的拆分方法: 第 1 种,将数组 nums 拆分成 [2, 1] 和 [3] 。 第 2 种,将数组 nums 拆分成 [2] 和 [1, 3] 。 然而,这两种方法都不满足题意。因此,答案为 false 。
示例 3:
输入:nums = [2, 3, 3, 2, 3], m = 6 输出:true 解释: 第 1 步,将数组 nums 拆分成 [2, 3, 3, 2] 和 [3] 。 第 2 步,将数组 [2, 3, 3, 2] 拆分成 [2, 3, 3] 和 [2] 。 第 3 步,将数组 [2, 3, 3] 拆分成 [2] 和 [3, 3] 。 第 4 步,将数组 [3, 3] 拆分成 [3] 和 [3] 。 因此,答案为 true 。
提示:
1 <= n == nums.length <= 100
1 <= nums[i] <= 100
1 <= m <= 200
暴力超时
class Solution { int n; List<Integer> nums; int m; public boolean dfs(int start, int end, int sum) { if(start + 1 >= end) { return true; } boolean a = false; if(sum - nums.get(start) >= m) { a = dfs(start + 1, end, sum - nums.get(start)); } boolean b = false; if(sum - nums.get(end) >= m) { b = dfs(start, end - 1, sum - nums.get(end)); } return a || b; } public boolean canSplitArray(List<Integer> nums, int m) { this.n = nums.size(); this.nums = nums; this.m = m; int sum = 0; for (int num : nums) { sum += num; } return dfs(0, n-1, sum); } }
动态规划
- 赶在最后五分钟做出来的,还是太弱了
- dp方程:dp[i][j] = (dp[i+1][j] && sum(i+1, j) > m) || (dp[i][j-1] && sum(i, j-1) > m)
class Solution { public boolean canSplitArray(List<Integer> nums, int m) { int n = nums.size(); boolean[][] dp = new boolean[n][n]; int[] left = new int[n]; for(int i = 0; i < n; i++) { dp[i][i] = true; if(i + 1 < n) { dp[i][i+1] = true; } if(i == 0) { left[i] = nums.get(i); } else { left[i] = left[i-1] + nums.get(i); } } for(int i = n; i >= 0; i--) { for(int j = i + 2; j < n; j++) { int sum = left[j]; if(i > 0) { sum -= left[i-1]; } dp[i][j] = (i + 1 < n && dp[i+1][j] && sum - nums.get(i) >= m) || (dp[i][j-1] && sum - nums.get(j) >= m); } } return dp[0][n-1]; } }
分类:
数据结构与算法 / DP
, 数据结构与算法
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