【LeetCode】升级打怪之路 Day 26:回溯算法 — 集合划分问题

news2024/11/12 21:23:40

今日题目:

  • 698. 划分为k个相等的子集 | LeetCode
  • 473. 火柴拼正方形 | LeetCode

参考文章:

  • 经典回溯算法:集合划分问题

目录

      • LC 698. 划分为k个相等的子集 【classic,有难度】
        • 数据预处理:计算 target
        • 基本回溯
        • 优化 1:跳过某些 bucket 的选择
        • 优化 2:事先对 nums 排序
        • 最终代码事先
      • LC 473. 火柴拼正方形 【练习】

集合划分问题是使用回溯算法来解决的一类问题。这类问题的抽象描述是:给定 n 个数,让我们划分成 k 组,使得这 k 组的每组数的 sum 一样大。这类问题也有固定的套路思路,学会就行了。

LC 698. 划分为k个相等的子集 【classic,有难度】

698. 划分为k个相等的子集 | LeetCode

我们可以理解为有 k 个桶,我们需要尝试将各个数字分别放入所有桶中,使得每个桶的 sum 都相等。

基本思路就是采用回溯算法,在“做选择”这一步,就是将一个数字分别选择放入各个不同的桶中,这样回溯决策树的第 i 层就是决定将 nums[i] 放入哪个 bucket 中。

但这种基本的回溯就等同于暴力搜索了,在 LeetCode 中提交后会出现超时错误,解决方法就是优化某些步骤,尽可能地剪枝

数据预处理:计算 target

这一步很重要。因为我们是让每个 bucket 中的 sum 都相等,那自然每个 bucket 的 sum 就等于 所有数字的加和 / bucket 数量,所以我们先计算出 target,也就是最终每个 bucket 中的所有数字的累加需要达到的目标。

int sum = Arrays.stream(sum).sum();
// 如果 sum 不能平分,则直接可以判定找不到答案
if (sum % k != 0) {
	return false;
}
int target = sum / k;  // 每个 bucket 的累加需要达到的目标

通过上面我们计算出了 target,就可以在回溯时提前判断当 bucket 的数字累加超过了 target 时,就可以提前剪枝了

基本回溯

由此,我们可以写出如下的解决代码:

class Solution {

    private boolean backtrack(int[] buckets, int target, int[] nums, int k, int level) {
        if (level >= nums.length) {
            for (int bucket: buckets) {
                if (bucket != target) {
                    return false;
                }
            }
            return true;
        }

        int num = nums[level];
        for (int i = 0; i < k; i++) {  // 遍历各个 bucket
            int sum = buckets[i] + num;  // 如果做出选择后,这个 bucket 的累加和
            if (sum > target) {  // 如果超出了 target,就提前剪枝
                continue;
            }
            buckets[i] = sum;
            boolean ok = backtrack(buckets, target, nums, k, level + 1);
            if (ok) {
                return true;
            }
            buckets[i] -= num;
        }

        return false;
    }

    public boolean canPartitionKSubsets(int[] nums, int k) {
        int sum = Arrays.stream(nums).sum();
        if (sum % k != 0) {
            return false;
        }
        int target = sum / k;
        int[] buckets = new int[k];
        Arrays.fill(buckets, 0);
        return backtrack(buckets, target, nums, k, 0);
    }
}

这个思路是没问题了,但是很遗憾,还是复杂度过高,超时。

优化 1:跳过某些 bucket 的选择

这里存在一个重要优化:当你做选择想把某个 num 放入一个 bucket 时,如果这个 bucket 的累加和与上一个 bucket 的累加和相同,那把这个 num 放入当前这个 bucket 的结果与放入上一个 bucket 的结果是一样的,上一个选择没有让我们找出答案,那这一次选择也不会让我们找出答案,因此可以直接剪枝跳过

由此,在上面的代码中,我们可以加入这样一个优化:

优化
这个优化只需要让我们加一个小判断,就能剪掉很多枝。

优化 2:事先对 nums 排序

因为我们会判断当前 bucket 的和是否超过了 target 进而剪枝,那事先对 nums 逆序排序,将大的数字放在前面,就更快地出现剪枝,从而减小复杂度。所以,我们可以在一开始先对 nums 进行逆序排序

逆序排序

最终代码事先

在基本的回溯代码再加上上面两个优化后,就可以通过 LeetCode 的检测了。最终代码如下:

class Solution {

    private boolean backtrack(int[] buckets, int target, int[] nums, int k, int level) {
        if (level >= nums.length) {
            for (int bucket: buckets) {
                if (bucket != target) {
                    return false;
                }
            }
            return true;
        }

        int num = nums[level];
        // 遍历各个 bucket 做选择
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            // 如果当前桶和上一个桶内的元素和相等,则跳过
            // 原因:如果元素和相等,那么 nums[index] 选择上一个桶和选择当前桶可以得到的结果是一致的
            if (i != 0 && buckets[i] == buckets[i - 1]) {
                continue;
            }
            int sum = buckets[i] + num;  // 如果做出选择后,这个 bucket 的累加和
            if (sum > target) {   // 如果超出了 target,就提前剪枝
                continue;
            }
            buckets[i] = sum;
            boolean ok = backtrack(buckets, target, nums, k, level + 1);
            if (ok) {
                return true;
            }
            buckets[i] -= num;
        }

        return false;
    }

    public boolean canPartitionKSubsets(int[] nums, int k) {
        // 逆序排序 nums
        Arrays.sort(nums);
        for (int low = 0, high = nums.length - 1; low < high; low++, high--) {
            int temp = nums[low];
            nums[low] = nums[high];
            nums[high] = temp;
        }
        int sum = Arrays.stream(nums).sum();
        if (sum % k != 0) {
            return false;
        }
        int target = sum / k;
        int[] buckets = new int[k];
        Arrays.fill(buckets, 0);
        return backtrack(buckets, target, nums, k, 0);
    }
}

LC 473. 火柴拼正方形 【练习】

[473. 火柴拼正方形 | LeetCode]

这个题目本质上和上个题目一样,可以当作练习。

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