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MELON有一堆精美的雨花石(数量为n,重量各异),准备送给S和W。MELON希望送给俩人的雨花石重量一致,请你设计一个程序,帮MELON确认是否能将雨花石平均分配。
第1行输入为雨花石个数: n,0
不需要考虑异常输入的情况。
如果可以均分,从当前雨花石中最少拿出几块,可以使两堆的重量相等;如果不能均分,则输出-1。
看到题目,我的第一反应是采用动态规划求解,目标值是雨花石重量总和的一半,从当前雨花石中最少拿出几块,满足两人的雨花石均分。
先区分一下动态规划与分治方法,都是将原问题拆分成若干个子问题,分别求解,再组合子问题的结果选出最优解。
分治方法将问题划分为互不相交的子问题,递归的求解子问题,再将它们的解组合起来,求出原问题的解。
动态规划应用与子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题(子问题的求解是递归进行的,将其划分为更小的子子问题),在这种情况下,分治方法会做许多不必要的工作,他会反复求解那些公共子子问题。
而动态规划对于每一个子子问题只求解一次,将其解保存在一个表格里面,从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算,避免了不必要的计算工作。
package com.guor.od;
import java.util.Scanner;
import java.util.*;
public class OdTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
// 输入有几块雨花石
int n = Integer.parseInt(sc.nextLine());
// 输入每块雨花石的重量
int[] nums = Arrays.stream(sc.nextLine().split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
// 获取雨花石的总重量
int sum = Arrays.stream(nums).sum();
// 因为要两个人平分,不能平分的话,直接返回-1
if (sum % 2 != 0) {
System.out.println(-1);
return;
}
// 雨花石的一半重量,也就是两个人得到的重量,计算目标
int avg = sum / 2;
// 采用动态规划算法
int[][] dp = new int[n + 1][avg + 1];
for (int i = 0; i <= avg; i++) {
dp[0][i] = n;
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int num = nums[i - 1];
for (int j = 1; j <= avg; j++) {
if (j < num) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
} else {
dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - num] + 1);
}
}
}
if (dp[n][avg] == n) {
System.out.println(-1);
} else {
// 输出最优解
System.out.println(dp[n][avg]);
}
}
}
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