파티션 동일 하위 집합 합계
'Partition Equal Subset Sum' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.
1. 배우다
'Partition Equal Subset Sum' 문제는 1D DP 섹션의 핵심 과제입니다.
이 구현은 Python의 중간 수준 논리에 중점을 둡니다.
우리는 제공되는 솔루션에서 기술적 정확성과 코드 가독성을 최우선으로 생각합니다.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Partition Equal Subset Sum에 대한 논리 흐름 시각화.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Partition Equal Subset Sum에 대한 문제 설명을 주의 깊게 읽어보세요.
2. Formulate brute force
간단한 반복 솔루션 초안을 작성합니다.
3. Identify inefficiency
중복 계산을 찾으십시오.
4. Optimize search path
해싱이나 정렬을 사용하여 프로세스 속도를 높입니다.
5. Final Implementation
생산 표준에 맞게 코드를 정리합니다.
문제 설명
정수 배열 nums가 주어지면 두 하위 집합의 요소 합계가 동일하도록 배열을 두 개의 하위 집합으로 분할할 수 있으면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.
canPartition(nums: List[int]) -> bool 함수를 작성하세요.
- •1 <= len(nums) <= 200
- •1 <= nums[i] <= 100
예
nums = [1,5,11,5]
True
The array can be partitioned as [1, 5, 5] and [11].
nums = [1,2,3,5]
False
The array cannot be partitioned into equal sum subsets.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 빈 입력 구조
- 단일 요소 입력
- 큰 수치 범위
해결할 준비가 되셨나요?
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인터뷰 통찰력 및 변형
복잡성 분석 분석
왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.
왜 우주인가?: Uses standard local memory.
왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.
왜 우주인가?: May trade memory for speed.
최적화된 솔루션 Python 코드
최적화된 솔루션 Python 코드
def can_partition_opt(nums):
if sum(nums) % 2: return False
dp = set([0])
target = sum(nums) // 2
for n in nums:
nextDP = set()
for t in dp:
if (t + n) == target: return True
nextDP.add(t + n); nextDP.add(t)
dp = nextDP
return False무차별 대입 코드(스포일러 보호)
무차별 대입 코드(스포일러 보호)
def can_partition_brute(nums):
if sum(nums) % 2: return False
target = sum(nums) // 2
def dfs(i, cur):
if cur == target: return True
if i == len(nums) or cur > target: return False
return dfs(i + 1, cur + nums[i]) or dfs(i + 1, cur)
return dfs(0, 0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
표준 1D DP 문제 속성이 적용됩니다.
관련 질문
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