等和子数组最小和(python)

您可以使用动态规划来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 初始化一个变量 `min_sum` 为正无穷大，一个变量 `current_sum` 为0，一个变量 `start` 表示当前子数组的起始位置。

2. 遍历整个数组，对于每个元素执行以下操作：

a. 将 `current_sum` 加上当前元素的值。

b. 如果 `current_sum` 大于0，则将 `current_sum` 重置为0，并将 `start` 更新为当前位置的下一个位置。

c. 如果 `current_sum` 小于 `min_sum`，则将 `min_sum` 更新为 `current_sum`。

3. 返回 `min_sum`。

以下是代码实现：

def min_subarray_sum(arr):
    min_sum = float('inf')
    current_sum = 0
    start = 0
    for i in range(len(arr)):
        current_sum += arr[i]
        if current_sum > 0:
            current_sum = 0
            start = i + 1
        elif current_sum < min_sum:
            min_sum = current_sum
    return min_sum

希望对您有所帮助！

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华为OD机试-等和子数组最小和(python版)

以下是华为OD机试-等和子数组最小和的Python代码实现：

def min_sum_subarray(nums):
    # 计算数组总和
    total_sum = sum(nums)
    # 如果总和不能被平分，则返回-1
    if total_sum % 2 != 0:
        return -1
    # 计算目标和
    target_sum = total_sum // 2
    # 初始化dp数组，dp[i][j]表示nums[0:i]中选择若干个数能否组成和为j
    dp = [[False] * (target_sum + 1) for _ in range(len(nums) + 1)]
    # base case: dp[i][0]为True
    for i in range(len(nums) + 1):
        dp[i][0] = True
    # 状态转移
    for i in range(1, len(nums) + 1):
        for j in range(1, target_sum + 1):
            if j < nums[i - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]
            else:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] or dp[i - 1][j - nums[i - 1]]
    # 找到最小的和为target_sum的子数组
    for i in range(target_sum, -1, -1):
        if dp[len(nums)][i]:
            return total_sum - 2 * i
    # 如果没有找到，则返回-1
    return -1

该算法的时间复杂度为O(n*sum)，其中n为数组长度，sum为数组元素的总和。空间复杂度也为O(n*sum)。

华为od机试 - 等和子数组最小和

这个问题可以使用动态规划的思想来解决。

假设 $dp_i$ 表示以第$i$个元素结尾的最小的等和子数组的和，则有：

$$dp_i = \min\{dp_{j-1} + s_{j,i}\}$$

其中 $s_{j,i}$ 表示从第 $j$ 个元素到第 $i$ 个元素的和。

可以使用前缀和来快速计算 $s_{j,i}$，因此时间复杂度为 $O(n^2)$。

下面是一个带有代码注释的Python实现：

def min_sum_of_equal_subarray(nums):
    n = len(nums)
    presum = [0] * (n + 1)  # 存储前缀和
    for i in range(1, n + 1):
        presum[i] = presum[i - 1] + nums[i - 1]
    dp = [float('inf')] * n
    min_sum = float('inf')
    for i in range(n):
        for j in range(i + 1):
            if j == 0:
                s_ji = presum[i + 1]
            else:
                s_ji = presum[i + 1] - presum[j]
            if (presum[n] - presum[i + 1] + presum[j]) % 2 == 0:  # 如果总和可以被2整除
                if j == 0:
                    dp[i] = min(dp[i], s_ji)
                else:
                    dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + s_ji)
                if i == n - 1:  # 如果已经遍历到数组的最后一个元素
                    min_sum = min(min_sum, dp[i])
    return min_sum

注意，在计算 $s_{j,i}$ 时，需要特别处理 $j=0$ 的情况，因为此时 $s_{j,i} = presum[i+1]$。此外，还需要特别处理总和可以被2整除的情况，因为只有这种情况下才有可能存在等和子数组。