494. 목표합계
난이도:중
주제: 배열, 동적 프로그래밍, 역추적
정수 배열 nums와 정수 타겟이 제공됩니다.
nums의 각 정수 앞에 기호 '' 및 '-' 중 하나를 추가한 다음 모든 정수를 연결하여 nums로 식을 작성하려고 합니다.
- 예를 들어 nums = [2, 1]인 경우 2 앞에 ''를 추가하고 1 앞에 '-'를 추가하고 이를 연결하여 " 2-1"이라는 표현식을 작성할 수 있습니다.
생성할 수 있고 대상으로 평가되는 다양한 표현식의 수를 반환합니다.
예 1:
-
입력: 숫자 = [1,1,1,1,1], 대상 = 3
-
출력: 5
-
설명: 숫자의 합이 대상 3이 되도록 기호를 할당하는 방법에는 5가지가 있습니다.
- -1 1 1 1 1 = 3
- 1 - 1 1 1 1 = 3
- 1 1 - 1 1 1 = 3
- 1 1 1 - 1 1 = 3
- 1 1 1 1 - 1 = 3
예 2:
-
입력: 숫자 = [1], 대상 = 1
-
출력: 1
제약조건:
- 1 <= nums.length <= 20
- 0 <= 숫자[i] <= 1000
- 0 <= sum(nums[i]) <= 1000
- -1000 <= 대상
해결책:
"Target Sum" 문제는 각 숫자에 또는 - 기호를 할당하여 숫자 배열의 숫자를 사용하여 표현식을 만드는 것과 관련됩니다. 목표는 해당 표현식이 주어진 대상으로 평가되는 수를 계산하는 것입니다. 이 문제는 동적 프로그래밍이나 역추적을 사용하여 효율적으로 해결할 수 있습니다.
핵심사항
-
입력 제약:
- 배열 길이: 1 <= nums.length <= 20
- 요소 값: 0 <= nums[i] <= 1000
- 대상 범위: -1000 <= 대상 <= 1000
-
출력:
- 타겟으로 평가되는 표현식의 개수를 반환합니다.
-
도전과제:
- 솔루션은 목표의 작은 값과 큰 값을 모두 처리해야 합니다.
- 역추적 사용 시 최대 220개의 조합을 효율적으로 처리합니다.
접근방법
이 문제는 동적 프로그래밍(부분합 합 변환) 또는 역추적을 사용하여 해결할 수 있습니다. 아래에서는 효율성을 위해 동적 프로그래밍(DP)을 사용합니다.
주요 관찰:
- nums를 P(양성 하위 집합)와 N(음성 하위 집합)의 두 그룹으로 나누면 다음과 같습니다. target = sum(P) - sum(N)
항 재배열: sum(P) sum(N) = sum(nums)
S 를 양의 부분 집합의 합으로 둡니다. 그런 다음: S = (합계(숫자) 목표) / 2
- (sum(nums) target) % 2 ≠ 0인 경우 합계를 분할할 수 없으므로 0을 반환합니다.
계획
- 숫자의 총합을 계산합니다.
- S의 공식을 이용해 목표 달성 가능 여부를 확인하세요. 유효하지 않은 경우 0을 반환합니다.
- DP 접근 방식을 사용하여 합계가 S와 같은 숫자의 하위 집합 수를 찾습니다 .
이 솔루션을 PHP로 구현해 보겠습니다: 494. 목표합계
<?php
/**
* @param Integer[] $nums
* @param Integer $target
* @return Integer
*/
function findTargetSumWays($nums, $target) {
...
...
...
/**
* go to ./solution.php
*/
}
// Example usage:
$nums = [1, 1, 1, 1, 1];
$target = 3;
echo findTargetSumWays($nums, $target); // Output: 5
?>
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설명:
-
입력 유효성 검사:
- S를 계산합니다 = (sum(nums) target) / 2.
- S 가 정수가 아닌 경우 숫자를 두 개의 하위 집합으로 분할하는 것은 불가능합니다.
-
동적 프로그래밍 논리:
-
dp[j]는 주어진 숫자를 사용하여 합 j를 형성하는 방법의 수를 나타냅니다.
- dp[0] = 1부터 시작하여 nums의 각 숫자에 대해 j - num을 형성하는 방법의 수를 더하여 dp[j]를 업데이트합니다.
-
결과:
- 모든 숫자를 처리한 후 dp[S]에는 목표 합계를 달성하는 방법의 개수가 포함됩니다.
예시 연습
입력: nums = [1, 1, 1, 1, 1], 대상 = 3
-
totalSum = 5, S = (5 3) / 2 = 4.
- DP 배열 초기화: dp = [1, 0, 0, 0, 0].
- 각 번호 처리:
- 1의 경우: dp 업데이트: [1, 1, 0, 0, 0].
- 1의 경우: dp 업데이트: [1, 2, 1, 0, 0].
- 1의 경우: dp 업데이트: [1, 3, 3, 1, 0].
- 1의 경우: dp 업데이트: [1, 4, 6, 4, 1]
- 1의 경우: dp 업데이트: [1, 5, 10, 10, 5].
- 결과: dp[4] = 5.
시간복잡도
-
시간: O(n x S), 여기서 n은 숫자의 길이이고 S는 목표 합계입니다.
-
Space: DP 배열의 경우 O(S)
예시 출력
입력: 숫자 = [1,1,1,1,1], 대상 = 3
출력: 5
이 접근 방식은 동적 프로그래밍을 사용하여 목표 합계를 구성하는 방법의 수를 효율적으로 계산합니다. 문제를 부분 집합 합계로 줄임으로써 더 나은 성능을 위해 DP 구조를 활용합니다.
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