将一堆正整数分为2组,要求2组的和相差最小。
例如:1 2 3 4 5,将1 2 4分为1组,3 5分为1组,两组和相差1,是所有方案中相差最少的。 整数个数n<=100,所有整数的和<=10000

初看题目,第一想到贪心。怎么贪?排序,每次把数放到“最有利”的一边,最有利指的是每次都把数放到使得结果差值尽可能小的那边。这样的方法显然前两个数只能分到不同的组了,这是不对的。比如{1,2,3},这种贪心会把1和2分开,显然得不到最优解。 最优解是{1,2}在一起,3自己在一组。

是不是如果找到一个数和其他几个数的和相等,就一定先把这个数和另外那几个数分开放?因为这样放差值仍然是0。 不是的,看看{1,2,3,7},我们不能把{1,2}和3分开。而是应该{1,2,3}一起放到一组才最优。
没招了。万能的枚举啊,我们把每个数要么放第一组,要么放第二组,所以一共2^n种情况,取一种差值最小的就好了。这种方法固然可以,但是实际复杂度太高了。
继续枚举的思路,我们为什么要尝试那么多情况呢?因为我们在决定第i个数放到哪组的时候,前面的所有2^i-1种情况可能产生的两组数可能有不同的差值。对!关键因素不在于前面的2^i-1种情况,而在于差值的情况。
那么,我们用bool f(i,j)表示前i个数分成两组,差值是j的情况是否可能出现。
考虑一下f(i,j)的含义我们把第i个数放到了某一组,差值变成了j (j >= 0)
第i个数放入哪个组有两种可能:

(1) 第i个数放入原来和比较大的组,那么放入第i个数的时候差值变成了j,拉大了差值,所以原来的差值是j - ai  (j >=ai),那么如果f(i-1, j - ai)是true,则f(i,j)也为true
(2) 第i个数放入原来和比较小的组,那么放入第i个数的时候又有两种情况:
(2.1) 原来相差很大了,已经是j + ai了,加入ai缩小了差距,于是意味着如果f(i- 1, j + ai) = true,则f(i,j)是true。
(2.2) 原来相差不大, 加入ai之后,和较小的组变成了和较大的组。那么原来大的比小的和大ai – j (ai >=j), 于是意味着如果f(i – 1, ai – j)是true,则f(i,j)为true。
(1)和(2.2)可以统一成若 f(i-1, |j - ai|) = true,则f(i,j) = true
总结前面说的

f(i,j) = f(i – 1, |j - ai|) || f(i – 1, j + ai)

这里我们巧妙地运用绝对值和逻辑或运算。

继续考虑,初值是什么? f(0,0) = true。没有数的时候,差值只能是0,其余f(0,x > 0) = false。
第二维有多大? 第二维大小可以达到所有数的所以时间复杂度是O(n * sum),空间复杂度也是 O(n * sum),这里sum是所有数的总和。

最终答案是什么?
根据定义,最终答案是min{x| f(n,x) = true}
空间优化?  f(i, *)只与f(i – 1, *)有关,所以两行,达到递推的目的。
上面的解法看起来不是动态规划,因为动态规划的式子看起来应该是个“优化”问题,也就是应该有max或者min的样子,而不是一个bool值。
那么我们有别的方法么?
考虑最后分组情况,如果所有数的和为sum, 较小和的那组数一定不超过 [sum / 2]。我们的目标是使得和较小组的总和尽可能大。

我们的目标是从这n个数中选出一些数,这些数的总和不超过[sum / 2]且总和尽可能大。

那我们重新定义int f(i,j)表示从前i个数中选出的数,总和不超过j的时候能得到的最大的和。

则如果不选择ai    f(i-1,j) = f(i,j)
如果选择ai,则f(i,j) = f(i, j - ai)    j >=  ai

第二维大小是[sum / 2]
初值是f(0, x) = 0  注意含义是总和“不超过”x的时候的最大值。
递推式是

f(i,j)={   f(i−1,j)(j<ai)

   { max(f(i−1,j),f(i,j−ai)+ai)(ai<=j<=[sum/2]) 
那么最终答案是什么? 根据定义,应该是f(n, [sum / 2])。

时间复杂度和空间复杂度依然是O(n * [sum / 2]) ,同样可以优化掉一维的空间复杂度。

综上所述,两种方法的时间复杂度都是O(n * sum)级别的,通常sum不是很大,比如说本题sum不超过10000,所以从实际角度上讲,这个复杂度比O(2n)强多了。

再顺带说一下如果要求出一组最优解的具体分配方案,怎么做?

别忘了,动态规划问题,求具体方案的惯用方法就是记录当前f(i,j)是由之前哪个状态得到的,然后一步一步小心谨慎地回退到起点,就像我们在搜索问题中记录之前地节点恢复出路径一样。
题解:
#include <iostream>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std; int d[],a[]; int main()
{
int n;
scanf("%d",&n);
int sum=;
for(int i=;i<n;i++)
{
scanf("%d",&a[i]);
sum+=a[i];
}
int m=sum/;
memset(d,,sizeof(d));
for(int i=;i<n;i++)
for(int j=m;j>=a[i];j--)
d[j]=max(d[j],d[j-a[i]]+a[i]);
cout<<sum-*d[m]<<endl;
}

如果对你有所帮助,别忘了加好评哦;么么哒!!下次见!88

- > 动规讲解基础讲解八——正整数分组的更多相关文章

  1. - > 动规讲解基础讲解一——01背包(模板)

    作为动态规划的基础,01背包的思想在许多动规问题中会经常出现,so,熟练的掌握01背包的思路是极其重要的: 有n件物品,第i件物品(I = 1,2,3…n)的价值是vi, 重量是wi,我们有一个能承重 ...

  2. - > 动规讲解基础讲解五——最长公共子序列问题

    一些概念: (1)子序列: 一个序列A = a1,a2,……an,中任意删除若干项,剩余的序列叫做A的一个子序列.也可以认为是从序列A按原顺序保留任意若干项得到的序列. 例如:   对序列 1,3,5 ...

  3. - > 动规讲解基础讲解四——矩阵取数

    给定一个m行n列的矩阵,矩阵每个元素是一个正整数,你现在在左上角(第一行第一列),你需要走到右下角(第m行,第n列),每次只能朝右或者下走到相邻的位置,不能走出矩阵.走过的数的总和作为你的得分,求最大 ...

  4. - > 动规讲解基础讲解六——编辑距离问题

    给定两个字符串S和T,对于T我们允许三种操作: (1) 在任意位置添加任意字符(2) 删除存在的任意字符(3) 修改任意字符 问最少操作多少次可以把字符串T变成S?  例如: S=  “ABCF”   ...

  5. - > 动规讲解基础讲解七——最长单增子序列

    (LIS Longest Increasing Subsequence)给定一个数列,从中删掉任意若干项剩余的序列叫做它的一个子序列,求它的最长的子序列,满足子序列中的元素是单调递增的. 例如给定序列 ...

  6. - > 动规讲解基础讲解四——最大子段和问题

    给出一个整数数组a(正负数都有),如何找出一个连续子数组(可以一个都不取,那么结果为0),使得其中的和最大?   例如:-2,11,-4,13,-5,-2,和最大的子段为:11,-4,13.和为20. ...

  7. - > 动规讲解基础讲解三——混合背包(背包模板)

    将01背包,完全背包,和多重完全背包问题结合起来,那么就是混合三种背的问题 根据三种背包的思想,那么可以得到混合三种背包的问题可以这样子求解 for(int i=1; i<=N; ++i) if ...

  8. Verilog语法基础讲解之参数化设计

    Verilog语法基础讲解之参数化设计   在Verilog语法中,可以实现参数化设计.所谓参数化设计,就是在一个功能模块中,对于一个常量,其值在不同的应用场合需要设置为不同的置,则将此值在设计时使用 ...

  9. 原生AJAX基础讲解及兼容处理

    原文:原生AJAX基础讲解及兼容处理 AJAX = Asynchronous JavaScript and XML (异步的JavaScript和XML). AJAX不是新技术 ,但却是热门的技术.它 ...

随机推荐

  1. 大数高精度加减乘除 51nod 1005 大数加法

    1005 大数加法 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题  收藏  关注 给出2个大整数A,B,计算A+B的结果. Input 第1行:大数A 第2行:大数B ...

  2. KMP POJ 2752 Seek the Name, Seek the Fame

    题目传送门 /* 题意:求出一个串的前缀与后缀相同的字串的长度 KMP:nex[]就有这样的性质,倒过来输出就行了 */ /************************************** ...

  3. 题解报告:hdu 3501 Calculation 2 (欧拉函数的扩展)

    Description Given a positive integer N, your task is to calculate the sum of the positive integers l ...

  4. 用SpringMVC实现的上传下载方式二(多文件上传)

    参考来源:      http://blog.csdn.net/qq_32953079/article/details/52290208 1.导入相关jar包 commons-fileupload.j ...

  5. MyElipse如何添加Emmet插件

    把这个jar文件放到myeclipse2014安装目录下dropins文件夹中,然后重启myeclipse即可. 可到window-->perferences里查看,如果成功则会看到emmet选 ...

  6. XAMPP--Apache服务无法启动问题定位及处理

    一.问题简述: XAMPP 在使用一段时间后,Apache服务无法启动. 二.详细描述: 安装Xampp服务器套件之后,部署使用正常.一段时间未使用,再次打开时,Apache服务无法启动.错误提示如下 ...

  7. 联想 S5 Pro(L78041)免解锁BL 免rec 保留数据 ROOT Magisk Xposed 救砖 ZUI 5.0.123

    >>>重点介绍<<< 第一:本刷机包可卡刷可线刷,刷机包比较大的原因是采用同时兼容卡刷和线刷的格式,所以比较大第二:[卡刷方法]卡刷不要解压刷机包,直接传入手机后用 ...

  8. React Native 出现红屏幕报连接服务失败

    最近移动项目组在本人的带领下切换进React Native开发应用,之前没接触过,用了几周之后,发现也就那么回事吧,小玩具项目用用还是可以的.今天Android小姑娘在Windows下出问题解决不了, ...

  9. HP M177打印机驱动安装问题与解决

    问题描述 采购HP Color LaserJet Pro MFP M177 PCLmS一台,采用局域网WIFI网络与办公室各电脑连接.安装打印机自带光盘驱动,发现有些电脑安装驱动失败,提示“出现严重错 ...

  10. 华硕(ASUS)X554LP笔记本在64位win7下无线网络连接问题

    还是那台华硕(ASUS)X554LP笔记本,无线网卡为 Qualcomm Atheros AR956x,某天换了个环境,WIFI(此处简称为WIFI网A)就连不上网了.手机.其它笔记本用无线连接都没问 ...