帮我分析以下代码。public static boolean isPartitionable(List<Integer> list) { int sum = 0; int sumLeft = 0; for (int i=0; i<list.size(); i++) { sum += list.get(i); } for (int i=0; i<list.size(); i++) { sumLeft += list.get(i); if (sumLeft == sum - sumLeft) { return true; } } return false; }

时间: 2023-07-14 15:12:56 浏览: 45
这段代码的作用是判断给定的整数列表是否可以被划分为两个子列表,使得这两个子列表的元素之和相等。 具体实现方式是,先计算整个列表中元素的总和,然后遍历列表,累加左侧子列表的元素之和,同时用总和减去左侧子列表的元素之和,得到右侧子列表的元素之和。如果左侧子列表的元素之和等于右侧子列表的元素之和,则说明可以将列表划分为两个子列表,返回true;否则继续遍历直到遍历完整个列表,最后返回false。 需要注意的是,该方法的时间复杂度为O(n),其中n是列表中元素的个数。
相关问题

帮我分析以下代码。public static boolean skipSum(List<Integer> list, int sum) { // call your recursive helper method return skipSumHelper(list, 0, sum); } private static boolean skipSumHelper(List<Integer> list, int start, int sum) { // base case if (start >= list.size()) return (sum == 0); // recursive step if (skipSumHelper(list, start+2, sum-list.get(start))) return true; if (skipSumHelper(list, start+1, sum)) return true; return false; }

这段代码实现了一个递归函数,用于判断给定的整数列表中是否存在一些元素,使得它们的和等于给定的目标值sum。这里的递归函数是skipSumHelper,它有三个参数:整数列表list,起始位置start和目标和sum。 skipSum函数是一个简单的包装器,它调用skipSumHelper函数并返回其结果。 在递归函数skipSumHelper中,首先进行了一个基本情况的检查,如果起始位置已经超出了列表的范围,则返回一个布尔值,表示目标和是否已经被完全消耗。如果目标和为0,则返回真,否则返回假。 接下来是递归步骤:分别考虑跳过start位置的元素和不跳过start位置的元素两种情况。如果跳过start位置的元素,那么新的起始位置是start+2,目标和要减去当前位置的元素值。如果不跳过start位置的元素,那么新的起始位置是start+1,目标和不变。对于这两种情况,都递归调用skipSumHelper函数,并将其返回值返回给调用者。如果递归调用返回真,则说明已经找到了一组符合条件的元素,可以直接返回真。如果两种情况都没有找到符合条件的元素,则返回假。 需要注意的是,这个递归函数并不保证找到所有符合条件的元素组合,只是在找到一个符合条件的组合后就停止递归。如果要找到所有的组合,则需要使用其他算法,比如回溯法。

帮我分析代码。public static boolean oddAndTen(List<Integer> list) { // call your recursive helper method return oddAndTenHelper(list, 0, 0, 0); } private static boolean oddAndTenHelper(List<Integer> list, int sum1, int sum2, int start) { // add any parameters // base case if(start==list.size()){ if(sum1 % 2 != 0 && sum2 % 10 == 0) return true; return false; } // recursive step else{ return oddAndTenHelper(list, sum1+ list.get(start), sum2, start+1)||oddAndTenHelper(list, sum1, sum2+ list.get(start), start+1); } }

这段代码实现了一个递归函数 oddAndTen,它接收一个 List<Integer> 类型的参数 list,返回一个布尔值。函数的作用是判断 list 中的所有数能否被分成两组,其中一组的和是奇数,另一组的和是 10 的倍数。 该函数调用了递归辅助函数 oddAndTenHelper,它接收四个参数:list,sum1,sum2 和 start。其中,list 是传入的 List<Integer> 类型参数,sum1 和 sum2 分别表示两组数的和,start 表示当前处理到 list 的哪个位置。 oddAndTenHelper 函数中,先判断是否已经处理完了整个 list,如果是,则判断两组数的和是否符合要求并返回结果。若没有处理完整个 list,则执行递归步骤,分别将当前数加入两组数中,并向下递归到下一个数。最终返回两次递归结果的逻辑或运算。 总体来说,该函数的实现比较简单,基于递归思想,通过不断缩小问题规模,最终得到结果。

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优化这段代码 import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; import java.util.TreeSet; /** * @Author 陈平安 * @Date 2022/8/29 9:25 * @PackageName:PACKAGE_NAME * @ClassName: Main * @Description: TODO * @Version 1.0 */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); int[] arr = new int[n]; // int m = scanner.nextInt(); //获取数据 // int sum = 0;///每组的和 // TreeSet map = new TreeSet();//利用其具有自动排序的功能 // ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();//储存待测数据 for (int j = 0; j < arr.length; j++) { // list.add(scanner.nextInt()); arr[j] = scanner.nextInt(); }//for循环获取数据 // scanner.close(); // System.out.println(Arrays.toString(arr)); int count = 0; for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { count++; int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } System.out.print(count); //System.out.println(list.toString()); // for (int j = 0; j < list.size() - m+1; j++) {//遍历数据元素,记得要加一,因为临界条件的值也有用处 // //******************************+1************************ // //System.out.println(j+" j"); // for (int k = j; k < j + m; k++) { // // sum += list.get(k); // } // map.add(sum); // // sum = 0; // sum = 0;//每m组循环以后记得置为空 // } // System.out.println(map.first());//第一个元素就是最小值 } }

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