给定一个整数数组 nums 和一个正整数 k,找出是否有可能把这个数组分成 k 个非空子集,其总和都相等。
示例 1:
输入: nums = [4, 3, 2, 3, 5, 2, 1], k = 4
输出: True
说明: 有可能将其分成 4 个子集(5),(1,4),(2,3),(2,3)等于总和。
示例 2:
输入: nums = [1,2,3,4], k = 3
输出: false
提示:
1 <= k <= len(nums) <= 16
0 < nums[i] < 10000
每个元素的频率在 [1,4] 范围内
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/partition-to-k-equal-sum-subsets
(1)回溯算法
思路参考经典回溯算法:集合划分问题。
//思路1————回溯算法
class Solution {
public boolean canPartitionKSubsets(int[] nums, int k) {
//判断数组nums所有元素之和是否为k的整数倍,如果不是则直接返回false
int sum = 0;
for (int num : nums) {
sum += num;
}
if (sum % k != 0) {
return false;
}
//定义k个桶(集合),每个桶记录装入当前桶的元素之和
int[] bucket = new int[k];
//理论上每个桶中的元素之和
int target = sum / k;
/*
对数组nums进行降序排序,sort()默认是升序排序
提前对 nums 数组排序,把大的数字排在前面,那么大的数字会先被分配到 bucket 中,
对于之后的数字,bucket[i] + nums[index] 会更大,更容易触发剪枝的 if 条件。
*/
Arrays.sort(nums);
for (int i = 0, j = nums.length - 1; i < j; i++, j--) {
// 交换 nums[i] 和 nums[j]
int temp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = temp;
}
//穷举,判断nums是否能划分为k个和为target的子集
return backtrack(nums, 0, bucket, target);
}
public boolean backtrack(int[] nums, int index, int[] bucket, int target) {
if (index == nums.length) {
//nums遍历结束,检查每个桶的元素之和是否都是target
for (int s : bucket) {
if (s != target) {
return false;
}
}
//nums能够划分为k个和为target的子集
return true;
}
//回溯算法框架
for (int i = 0; i < bucket.length; i++) {
//剪枝,桶装满了
if (bucket[i] + nums[index] > target) {
continue;
}
//选择,将nums[index]装入bucket[i]
bucket[i] += nums[index];
//进入下一层回溯树
if (backtrack(nums, index + 1, bucket, target)) {
return true;
}
//撤销选择
bucket[i] -= nums[index];
}
//nums[index]不能装入任何一个桶
return false;
}
}
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