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def total_subsets_matching_sum(numbers, sum):
array = [1] + [0] * (sum)
for current_number in numbers:
for num in xrange(sum - current_number, -1, -1):
if array[num]:
array[num + current_number] += array[num]
return array[sum]
assert(total_subsets_matching_sum(range(1, 10), 9) == 8)
assert(total_subsets_matching_sum({1, 3, 2, 5, 4, 9}, 9) == 4)
说明
这是经典问题之一。这个想法是用当前数量找到可能的总和数量。确实,只有一种方法可以将总和设为0。一开始,我们只有一个数字。我们从目标(解决方案中的变量最大值)开始,然后减去该数字。如果有可能获得该数字的和(与该数字对应的数组元素不为零),则将其添加到与当前数字对应的数组元素中。该程序将更容易理解这种方式
for current_number in numbers:
for num in xrange(sum, current_number - 1, -1):
if array[num - current_number]:
array[num] += array[num - current_number]
当数字为1时,只有一种方法可以得出总和1(1-1变为0且对应于0的元素为1)。因此,数组将像这样(记住元素零将具有1)
[1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
现在,第二个数字为2。我们开始从9中减去2,并且它是无效的(由于7的数组元素为零,因此我们跳过了这一点),直到3为止。当其3、3-2为1且数组元素为对应于1的是1,然后将其添加到3的数组元素中。当其2、2-2变为0时,我们将对应于0的值添加到2的数组元素中。在此迭代之后,数组看起来像这样
[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
我们一直这样做,直到每次迭代后处理所有数字和数组都像这样
[1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1]
[1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3]
[1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5]
[1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6]
[1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 8]
在最后一次迭代之后,我们将考虑所有数字,并且获得目标的方法数量将是与目标值相对应的数组元素。在我们的例子中,最后一次迭代后的Array [9]为8。
TA贡献1891条经验 获得超3个赞
您可以使用动态编程。算法复杂度为O(Sum * N),并使用O(Sum)内存。
这是我在C#中的实现:
private static int GetmNumberOfSubsets(int[] numbers, int sum)
{
int[] dp = new int[sum + 1];
dp[0] = 1;
int currentSum =0;
for (int i = 0; i < numbers.Length; i++)
{
currentSum += numbers[i];
for (int j = Math.Min(sum, currentSum); j >= numbers[i]; j--)
dp[j] += dp[j - numbers[i]];
}
return dp[sum];
}
注意:由于子集数可能具有2 ^ N的值,因此很容易会溢出int类型。
算法仅适用于正数。
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