题目描述
给你一个正整数数组 nums
和一个整数 k
。
分区 的定义是:将数组划分成两个有序的 组 ,并满足每个元素 恰好 存在于 某一个 组中。如果分区中每个组的元素和都大于等于 k
,则认为分区是一个好分区。
返回 不同 的好分区的数目。由于答案可能很大,请返回对 109 + 7
取余 后的结果。
如果在两个分区中,存在某个元素 nums[i]
被分在不同的组中,则认为这两个分区不同。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3,4], k = 4
输出:6
解释:好分区的情况是 ([1,2,3], [4]), ([1,3], [2,4]), ([1,4], [2,3]), ([2,3], [1,4]), ([2,4], [1,3]) 和 ([4], [1,2,3]) 。
示例 2:
输入:nums = [3,3,3], k = 4
输出:0
解释:数组中不存在好分区。
示例 3:
输入:nums = [6,6], k = 2
输出:2
解释:可以将 nums[0] 放入第一个分区或第二个分区中。
好分区的情况是 ([6], [6]) 和 ([6], [6]) 。
提示:
1 <= nums.length, k <= 1000
1 <= nums[i] <= 109
解法
方法一:逆向思维 + 动态规划
对于一个长度为 $n$ 的数组 nums
,每个元素都可以选择放入第一个分区或第二个分区,因此一共有 $2^n$ 种分区方式。每一种分区方式,得到的结果可以是“好分区”或者“坏分区”,题目要我们求“好分区”的个数,我们可以转换为求“坏分区”的个数。那么“好分区”的个数就是 $2^n$ 减去“坏分区”的个数。
“坏分区”实际上就是从数组 nums
中选出若干个元素,使得这若干个元素之和不超过 $k$。这可以通过动态规划(0-1 背包问题)来求解。
我们用 $f[i][j]$ 表示从数组 nums
的前 $i$ 个元素中选出若干个元素,使得这若干个元素之和为 $j$ 的方案数。那么 $f[i][j]$ 的状态转移方程为:
$$
f[i][j] = \left{
\begin{aligned}
&f[i - 1][j] & \textit{如果不选第 } i \textit{ 个元素} \
&f[i - 1][j - nums[i - 1]] & \textit{如果选第 } i \textit{ 个元素}
\end{aligned}
\right.
$$
那么“坏分区”的个数就是 $\sum_{j=0}^{k-1} f[n][j] \times 2$,其中 $n$ 为数组 nums
的长度。最后,我们用 $2^n$ 减去“坏分区”的个数,即可得到“好分区”的个数。
时间复杂度 $O(n \times k)$,空间复杂度 $O(n \times k)$。其中 $n$ 为数组 nums
的长度,而 $k$ 为整数 $k$。
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16 | class Solution:
def countPartitions(self, nums: List[int], k: int) -> int:
if sum(nums) < k * 2:
return 0
mod = 10**9 + 7
n = len(nums)
f = [[0] * k for _ in range(n + 1)]
f[0][0] = 1
ans = 1
for i in range(1, n + 1):
ans = ans * 2 % mod
for j in range(k):
f[i][j] = f[i - 1][j]
if j >= nums[i - 1]:
f[i][j] = (f[i][j] + f[i - 1][j - nums[i - 1]]) % mod
return (ans - sum(f[-1]) * 2 + mod) % mod
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31 | class Solution {
private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;
public int countPartitions(int[] nums, int k) {
long s = 0;
for (int v : nums) {
s += v;
}
if (s < k * 2) {
return 0;
}
int n = nums.length;
long[][] f = new long[n + 1][k];
f[0][0] = 1;
long ans = 1;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
int v = nums[i - 1];
ans = ans * 2 % MOD;
for (int j = 0; j < k; ++j) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
if (j >= v) {
f[i][j] = (f[i][j] + f[i - 1][j - v]) % MOD;
}
}
}
for (int j = 0; j < k; ++j) {
ans = (ans - f[n][j] * 2 % MOD + MOD) % MOD;
}
return (int) ans;
}
}
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28 | class Solution {
public:
const int mod = 1e9 + 7;
int countPartitions(vector<int>& nums, int k) {
long s = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0l);
if (s < k * 2) return 0;
int n = nums.size();
long f[n + 1][k];
int ans = 1;
memset(f, 0, sizeof f);
f[0][0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
int v = nums[i - 1];
ans = ans * 2 % mod;
for (int j = 0; j < k; ++j) {
f[i][j] = f[i - 1][j];
if (j >= v) {
f[i][j] = (f[i][j] + f[i - 1][j - v]) % mod;
}
}
}
for (int j = 0; j < k; ++j) {
ans = (ans - f[n][j] * 2 % mod + mod) % mod;
}
return ans;
}
};
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31 | func countPartitions(nums []int, k int) int {
s := 0
for _, v := range nums {
s += v
}
if s < k*2 {
return 0
}
const mod int = 1e9 + 7
n := len(nums)
f := make([][]int, n+1)
for i := range f {
f[i] = make([]int, k)
}
f[0][0] = 1
ans := 1
for i := 1; i <= n; i++ {
v := nums[i-1]
ans = ans * 2 % mod
for j := 0; j < k; j++ {
f[i][j] = f[i-1][j]
if j >= v {
f[i][j] = (f[i][j] + f[i-1][j-v]) % mod
}
}
}
for j := 0; j < k; j++ {
ans = (ans - f[n][j]*2%mod + mod) % mod
}
return ans
}
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