华为OD机试 2023B卷题库疯狂收录中,刷题点这里
本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(A卷+B卷)》。
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给定一个数组nums,将元素分为若干个组,使得每组和相等,求出满足条件的所有分组中,组内元素和的最小值。
第一行输入 m
接着输入m个数,表示此数组nums
数据范围:1<=m<=50, 1<=nums[i]<=50
最小拆分数组和。
虽然题意很简单,看着很简单,其实这道题是有点难度的,100分你能抽到这道题,自求多福吧,兄弟。
比如:
4 3 2 3 5 2 1
可以组合成
4 1
3 2
3 2
5
解题思路:
1、答案一定在最大值与所有数的和之间,拿到这个值看是否能够满足条件;
2、用深度优先搜索,搜索一种方法满足子数组合能够满足target值的解;
3、每次从上一次找的数后面的数开始递归,这个优化非常重要,不加的话会把之前的结果再找一遍,例如,我本次递归取了第2个数,然后下面再取第5个数,当我下次递归取了第5个数的时候,如果不从第5个数之后来选,就会搜到上面一样取到第二个数,那里的结果我们之前是已经搜索过了的。
package com.guor.od;
import java.util.Scanner;
import java.util.*;
public class OdTest05 {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int m = Integer.valueOf(sc.nextLine());
int[] nums = Arrays.stream(sc.nextLine().split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
Arrays.sort(nums);
// 求和
int sum = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
sum += nums[i];
}
// 答案一定在最大值与所有数的和之间,拿到这个值看是否能够满足条件
for (int ans = nums[nums.length - 1]; ans <= sum; ans++) {
if (dfs(ans, 0, nums, new HashSet<>(), 0)) {
System.out.println(ans);
break;
}
}
}
/**
* 用深度优先搜索,搜索一种方法满足子数组合能够满足target值的解
*
* @param target 目标值
* @param nowValue 当前递归中的数组和
* @param nums 数组
* @param useIndex 数组中已经使用过的数的下标
* @param nowIndex 上一个取的数下标,用于搜索剪枝
* @return 是否找到了答案
*/
public static boolean dfs(int target, int nowValue, int[] nums, Set<Integer> useIndex, int nowIndex) {
if (useIndex.size() == nums.length && nowValue == 0) {
//只有当数组中的值已经用完,且没有剩下数的时候,说明答案已经找到了
return true;
}
//每次从上一次找的数后面的数开始递归,这个优化非常重要,不加的话会把之前的结果再找一遍,
//例如,我本次递归取了第2个数,然后下面再取第5个数,
//当我下次递归取了第5个数的时候,如果不从第5个数之后来选,就会搜到上面一样取到第二个数,那里的结果我们之前是已经搜索过了的
for (int i = nowIndex; i < nums.length; i++) {
if (useIndex.contains(i)) {
//表示这个数已经被用过了
continue;
}
//只有当当前取的数 + 当前的和小于目标值时才可以取
if (nowValue + nums[i] <= target) {
//标记这个数已经用过了
useIndex.add(i);
if (nowValue + nums[i] == target) {
//当前的和已经等于目标值,这个时候我们要从头来找一个没有用过的数来继续搜索
if (dfs(target, 0, nums, useIndex, 0)) {
return true;
}
} else {
//当前的和小于目标值,我们还得继续找数来继续填充我们的和
if (dfs(target, nowValue + nums[i], nums, useIndex, i)) {
return true;
}
}
useIndex.remove(i);
}
}
return false;
}
}
4 6 5 5 8 2 3 3 3 1
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