华为od机试 - 等和子数组最小和

时间: 2023-05-08 15:00:34 浏览: 158
华为OD机试中的等和子数组最小和问题,是一个比较典型的动态规划问题。具体的解题思路如下: 定义状态:设数组为nums,dp数组中dp[i]表示以第i个元素为结尾的最小和的等和子数组长度。 状态转移方程:以i结尾的子数组的等和最小值可以由i-1结尾的等和子数组转移而来,因此需要遍历i-1之前的所有结尾位置j,满足以j为结尾的子数组和等于以i为结尾的子数组和时,则dp[i]的最小值可以更新为dp[j]+1。 初始状态:dp[0]=0,即以第一个元素为结尾的等和子数组长度为0。 最终答案:最小的等和子数组长度即为dp数组中的最小值,若dp数组中最小值仍为初始状态的0,则表示无解。 时间复杂度:由于需要两层循环遍历整个数组,因此时间复杂度为O(n^2)。 综上所述,针对华为OD机试中的等和子数组最小和问题,通过动态规划求解,可以实现较为高效的算法。
相关问题

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: ```python 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 - 数组组成的最小数字

题目描述: 给定一个非负整数数组nums,按照题目要求,将nums中的元素拼接成一个最小的数,并输出该最小数的字符串形式。 例如,给定数组nums = [10,2],最小的数是102,则输出"102"。 解题思路: 要构成最小的数,首先需要将数组中的元素按照一定的规则进行排序。排序的规则是将两个元素进行拼接后,比较大小。 具体步骤如下: 1. 将数组转化为字符串数组,方便拼接和比较。 2. 对字符串数组进行排序,排序规则是如果拼接后的字符串a+b小于b+a,则a排在b前面。 3. 将排序后的字符串数组按顺序拼接起来,形成最小的数。 具体实现如下: 首先,将数组nums转换为字符串数组strs。 然后,使用排序算法对字符串数组strs进行排序,排序规则是使用自定义的函数compare,实现拼接后的字符串的大小比较。 最后,将排序后的字符串数组strs按顺序拼接起来,形成最小的数min_num。 返回min_num。 时间复杂度分析: 对于给定的n个元素的数组,首先需要将数组转换成字符串数组,时间复杂度为O(n)。 然后,使用排序算法对字符串数组进行排序,其时间复杂度为O(nlogn)。 最后,将排序后的字符串数组按顺序拼接起来,时间复杂度为O(n)。 所以,总的时间复杂度为O(nlogn)。 空间复杂度分析: 除了题目给定的数组外,需要额外的空间来存储转换后的字符串数组,其空间复杂度为O(n)。 综上所述,解决该题的算法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。

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