等和子数组最小和 动态规划比较简单的解法是
时间: 2024-02-15 07:04:23 浏览: 33
等和子数组的最小和问题可以使用动态规划来解决。下面是一种比较简单的解法:
假设数组为nums,长度为n,我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示从nums[0]到nums[i]中选取若干个数,使它们的和恰好等于j的最小值。则最终的答案就是dp[n-1][sum/2],其中sum为数组nums中所有数的和。
下面是代码实现:
```
func minSubArraySum(nums: [Int]) -> Int {
let n = nums.count
let sum = nums.reduce(0, +)
if sum % 2 == 1 {
return 0
}
let target = sum / 2
var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: target + 1), count: n)
for i in 0..<n {
for j in 0...target {
if nums[i] > j {
dp[i][j] = dp[i-1][j]
} else {
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-nums[i]] + nums[i])
}
}
}
return dp[n-1][target]
}
```
在上面的代码中,我们首先计算出数组nums的总和sum,如果sum为奇数,那么直接返回0,因为无法分割成等和子数组。
然后我们定义目标值target为sum的一半,因为我们要将数组分割成等和的两个子数组。
接下来我们定义二维数组dp,并初始化dp[0][j]为0或nums[0],具体的初始化可以参考代码实现。然后我们使用双重循环,分别遍历数组和目标值,计算dp[i][j]的值。最后返回dp[n-1][target]即可。
需要注意的是,当nums[i] > j时,dp[i][j]的值应该与dp[i-1][j]相等,因为此时无法选取nums[i]。否则,dp[i][j]的值应该为dp[i-1][j]和dp[i-1][j-nums[i]] + nums[i]中的较小值,因为我们可以选取nums[i]或不选取nums[i]。
希望这个简单的动态规划解法能够帮助你解决问题。