编程题 你是一名医院的护士，粗心的你拿到药片后并没有进行分组，只记得要平均成两份，然而当你想起这件事的时候，病人的药片已经被分成了好几瓶。瓶字中的药片无法取出。鲜有n个药瓶，第二行n个数字代表每个药瓶中药片的数量，现在你想知道，是否可以将药片通过将药瓶组合的方式平均成两份（不允许拆分每瓶药片） 输入描述：首先输入一个数字n，代表药瓶的数量，第二行输入n个数字，代表每个瓶子中药片的数量nums[i]

思路：首先计算所有药片数量的总和sum，如果sum不能被2整除，直接返回False。然后将问题转化为能否从nums中选取一些数，使得它们的和为sum/2。这是一个典型的01背包问题，可以使用动态规划来解决。

状态定义：dp[i][j]表示前i个药瓶中是否存在一些药瓶，它们的药片总数恰好为j。

状态转移方程：对于第i个药瓶，它有两种选择，选或者不选。如果不选，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]；如果选，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-nums[i-1]]。

初始状态：dp[0][0]=True，其他值初始化为False。

最终答案为dp[n][sum/2]。

时间复杂度：O(n*sum)，空间复杂度：O(n*sum)。其中，sum为所有药片数量的总和。

代码如下：

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编程题 你是一名医院的护士，粗心的你拿到药片后并没有进行分组，只记得要平均成两份，然而当你想起这件事的时候，病人的药片已经被分成了好几瓶。瓶字中的药片无法取出。鲜有n个药瓶，第二行n个数字代表每个药瓶中药片的数量，现在你想知道，是否可以将药片通过将药瓶组合的方式平均成两份（不允许拆分每瓶药片）

思路：因为要平均成两份，所以所有药片数量的总和必须是偶数。问题可以转化为是否存在一个子集，使得这个子集的元素之和为所有元素之和的一半。

使用0/1背包问题的思想，对于每个药瓶，要么将其放入“重量”为总药片数量一半的背包中，要么不放入。最后判断能否正好装满这个背包即可。

代码实现如下：

def can_divide(nums):
total = sum(nums)
if total % 2 == 1:
return False
target = total // 2
dp = [False] * (target+1)
dp[0] = True
for num in nums:
for j in range(target, num-1, -1):
dp[j] = dp[j] or dp[j-num]
return dp[target]

# 测试
print(can_divide([1, 3, 4, 4])) # True
print(can_divide([1, 3, 4, 6])) # False

python编程题 你是一名医院的护士，粗心的你拿到药片后并没有进行分组，只记得要平均成两份，然而当你想起这件事的时候，病人的药片已经被分成了好几瓶。瓶字中的药片无法取出。鲜有n个药瓶，第二行n个数字代表每个药瓶中药片的数量，现在你想知道，是否可以将药片通过将药瓶组合的方式平均成两份（不允许拆分每瓶药片） 输入描述：首先输入一个数字n，代表药瓶的数量，第二行输入n个数字，代表每个瓶子中药片的数量nums

输入格式：
第一行：一个整数n，表示药瓶的数量。
第二行：n个整数，表示每个药瓶中药片的数量。

输出格式：
如果可以将药片通过将药瓶组合的方式平均成两份，则输出“Yes”，否则输出“No”。

输入样例：
3
3 3 3

输出样例：
Yes

输入样例：
3
1 1 1

输出样例：
No

输入样例：
4
2 2 2 2

输出样例：
Yes

说明：
对于第一、三个样例，药片可以平均成两份。
对于第二个样例，只有3个药片，无法平均成两份。
对于第四个样例，共有8个药片，可以组合成4个瓶子，使得每个瓶子中的药片数量都是4。