May 27, 2022 · May 9, 2022 · May 10, 2022 · May 10, 2022 · May 10, 2022 · May 11, 2022
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Expand Up		@@ -416,6 +416,106 @@ var canPartition = function(nums) {
		};
		```

	C:
	二维dp:
	```c
	/**
	1. dp数组含义:dp[i][j]为背包重量为j时,从[0-i]元素和最大值
	2. 递推公式:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - nums[i]] + nums[i])
	3. 初始化:dp[i][0]初始化为0。因为背包重量为0时,不可能放入元素。dp[0][j] = nums[0],当j >= nums[0] && j < target时
	4. 遍历顺序:先遍历物品,再遍历背包
	*/
	#define MAX(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))

	int getSum(int* nums, int numsSize) {
	int sum = 0;

	int i;
	for(i = 0; i < numsSize; ++i) {
	sum += nums[i];
	}
	return sum;
	}

	bool canPartition(int* nums, int numsSize){
	// 求出元素总和
	int sum = getSum(nums, numsSize);
	// 若元素总和为奇数,则不可能得到两个和相等的子数组
	if(sum % 2)
	return false;

	// 若子数组的和等于target,则nums可以被分割
	int target = sum / 2;
	// 初始化dp数组
	int dp[numsSize][target + 1];
	// dp[j][0]都应被设置为0。因为当背包重量为0时,不可放入元素
	memset(dp, 0, sizeof(int) * numsSize * (target + 1));

	int i, j;
	// 当背包重量j大于nums[0]时,可以在dp[0][j]中放入元素nums[0]
	for(j = nums[0]; j <= target; ++j) {
	dp[0][j] = nums[0];
	}

	for(i = 1; i < numsSize; ++i) {
	for(j = 1; j <= target; ++j) {
	// 若当前背包重量j小于nums[i],则其值等于只考虑0到i-1物品时的值
	if(j < nums[i])
	dp[i][j] = dp[i - 1][j];
	// 否则,背包重量等于在背包中放入num[i]/不放入nums[i]的较大值
	else
	dp[i][j] = MAX(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - nums[i]] + nums[i]);
	}
	}
	// 判断背包重量为target,且考虑到所有物品时,放入的元素和是否等于target
	return dp[numsSize - 1][target] == target;
	}
	```
	滚动数组:
	```c
	/**
	1. dp数组含义:dp[j]为背包重量为j时,其中可放入元素的最大值
	2. 递推公式:dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i])
	3. 初始化:均初始化为0即可
	4. 遍历顺序:先遍历物品,再后序遍历背包
	*/
	#define MAX(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))

	int getSum(int* nums, int numsSize) {
	int sum = 0;

	int i;
	for(i = 0; i < numsSize; ++i) {
	sum += nums[i];
	}
	return sum;
	}

	bool canPartition(int* nums, int numsSize){
	// 求出元素总和
	int sum = getSum(nums, numsSize);
	// 若元素总和为奇数,则不可能得到两个和相等的子数组
	if(sum % 2)
	return false;
	// 背包容量
	int target = sum / 2;

	// 初始化dp数组,元素均为0
	int dp[target + 1];
	memset(dp, 0, sizeof(int) * (target + 1));

	int i, j;
	// 先遍历物品,后遍历背包
	for(i = 0; i < numsSize; ++i) {
	for(j = target; j >= nums[i]; --j) {
	dp[j] = MAX(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
	}
	}

	// 查看背包容量为target时,元素总和是否等于target
	return dp[target] == target;
	}
	```



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