[LeetCode] #698. Partition to K Equal Sum Subsets

題目

Given an integer array nums and an integer k, return true if it is possible to divide this array into k non-empty subsets whose sums are all equal.

直覺解

構想:

把 nums 加總後除以 k,算出每個 subsets 要達到的總和是多少。

要分成 k 個 subset,那就迭代 nums 四次。每次都從 nums[0] 開始迭代,迭代到的每個數,如果加進來不會超過 target,就把該數加進來,然後從 nums 裡把用過的數刪掉(用 for 迭代,一邊迭代一邊刪東西,會有元素在迭代過程中被跳過去,所以採用的方式是,沒被用到的數就加進去新陣列裡面,下次就迭代新陣列)。如果加到剛好等於 target,那就找到一個符合題目要求的 subset。

若符合題目要求的 subset 不足 k 個,就回傳 False。

python 3 實作(失敗):

class Solution: 
    def canPartitionKSubsets(self, nums: List[int], k: int) -> bool:
        target, remainder = divmod(sum(nums), k)
        if remainder != 0:
            return False

        subset_count = 0
        for i in range(k):
            total = 0
            new_nums = []
            for index, num in enumerate(nums):
                if total + num <= target:
                    total += num
                    if total == target:
                        subset_count += 1
                        new_nums.extend(nums[index+1:])
                        break
                else:
                    new_nums.append(num)
            nums = new_nums

        if subset_count == k:
            return True
        else:
            return False

Submission Detail

Input:
[1,1,1,1,2,2,2,2]
4

Output: false

Expected: true

失敗原因

適當的 subset 組合是 (1, 2), (1, 2), (1, 2), (1, 2),但我一開始找到的是組合是 (1, 1, 1), (1, 2),所以就湊不齊 4 個 subset 了。

構想:

把 nums sort,每次加總的時候從最大的開始加。把迴圈從 for 改成 while,並且從 nums[-1] 往前迭代,這樣邊刪東西邊迭代的的時候,就不會有元素被跳過去了。

python 3 實作(失敗):

class Solution: 
    def canPartitionKSubsets(self, nums: List[int], k: int) -> bool:
        target, remainder = divmod(sum(nums), k)
        if remainder != 0:
            return False

        subset_count = 0
        nums.sort()
        for i in range(k):
            total = 0
            new_nums = []
            i = len(nums) - 1
            while i >= 0:
                if total + nums[i] <= target:
                    total += nums[i]
                    del nums[i]
                    if total == target:
                        subset_count += 1
                i -= 1

        if subset_count == k:
            return True
        else:
            return False

Submission Detail

Input:
[3522,181,521,515,304,123,2512,312,922,407,146,1932,4037,2646,3871,269]
5

Output: false

Expected: true

失敗原因

適當的 subset 組合是 (4037, 407),(3871, 304, 269), (3522, 922), (2646, 521, 515, 312, 181, 146, 123), (2512, 1932)

但我找到的是 (4037, 407), (3522, 922), (2512, 1932)。在找的過程中總和不是 target 卻依然被刪掉的 subset 是 (3871, 521), (2646, 515, 312, 304, 269, 181, 146)nums 剩下 [123],所以就湊不齊 5 個 subset 了。

⋯⋯好吧我終於明白這一題難在哪裡了,我之前真是太天真了。不能因為加起來不會超過 target 就粗暴地直接把該數字加進去然後刪掉。

研究別人的解

來源:Python DFS

研究重點:我想到的「不要重複使用同一個 nums[i]」 的方式,是用完後就把他從 nums 裡刪掉。他沒有刪東西,那他是怎麼避免重複使用同一個 nums[i]?他怎麼確保 nums[i] 有放在合適的 subset 裡?

別人的 python 3 實作(已加上研究用的 print):

class Solution: 
    @staticmethod
    def canPartitionKSubsets(nums, k):
        target, m = divmod(sum(nums), k)
        if m:
            return False
        dp, n = [0]*k, len(nums)
        nums.sort(reverse=True)

        def dfs(i):
            print('<--')
            if i == n:
                print('i == n', 'set(dp):', set(dp))
                print('-->')
                return len(set(dp)) == 1
            print('i:', i, 'nums[i]:', nums[i])
            for j in range(k):
                dp[j] += nums[i]
                print('j:', j, 'dp:', dp)
                if dp[j] <= target and dfs(i+1):
                    print('-->')
                    return True
                dp[j] -= nums[i]
                if not dp[j]:
                    print('not dp[j].', 'dp[j]:', dp[j])
                    print('-->')
                    break
            print('-->')
            return False
        return nums[0] <= target and dfs(0)

效能(沒有加 print 的版本):

Runtime: 44 ms, faster than 84.28% of Python3 online submissions for Partition to K Equal Sum Subsets.
Memory Usage: 14.3 MB, less than 51.31% of Python3 online submissions for Partition to K Equal Sum Subsets.

研究感想

我的寫法是,蒐集完一個 subset 裡要放哪些 nums[i] 之後,再蒐集下一個 subset 裡要放哪些 nums[i],所以我的 for 迴圈順序是,外圈迭代 range(k),內圈迭代 range(len(nums))。他則是把一個 nums[i] 放進合適的 subset 後,再把下一個 nums[i] 放進合適的 subset,所以他的做法是,最外層用遞迴函式遍歷 nums,遞迴函式裡面的 for 迴圈則迭代 range(k)>。因為他最外層是迭代 nums,所以他要從 sum 裡面把 nums[i] 減掉就不會重複使用 nums[i] 了,不需要做到「把 nums[i] 從 nums 裡刪掉」的地步。

先把 nums[i] 暫時先放在第一個「加進去後總和不會超過 target」的 subset 裡,然後確定 nums[i+1] 也有合適的 subset 可以安置以後,才真正確定下來 nums[i] 的確要放在這個 subset 裡。如果發現 nums[i+1] 沒有合適的 subset 可以安置,那 nums[i] 就要放到別的 subset 裡。

如果 i == n,代表 nums 裡的所有數字都被放在某個 subset 裡了,此時就檢查是否每個 subset 的總和都相等。若相等的話,len(set(dp)) 會是 1。

關於 if not dp[j]: break

試著把此行程式碼刪掉,結果效能變成了 Runtime: 2448 ms, faster than 9.12% of Python3 online submissions。看來這一行應該是為效能而增加的,例如盡快脫離不可能的 subset 組合。

試著用 nums = [2, 2, 2, 2, 2, 2], k = 4 這組 input,觀察這行程式碼如何增進效能。

subset 裡面連第一個數字都放不進去的時候,會用到這行程式碼。主要是因為 dfs(i+1) 是 false 而放不進去。不可能是因為總和大於 target 而放不進去,因為如果 nums[i] 本身就大於 target 的話,這個函式早在 return nums[0] <= target and dfs(0) 時就 return False 了,根本沒辦法執行到 if not dp[j]: break 這一行。過程如下列程式碼註釋處:

def dfs(i): 
    if i == n:
        return len(set(dp)) == 1
    for j in range(k):
        dp[j] += nums[i] # dp[j] 原本是 0,現在加上了 nums[i]
        if dp[j] <= target and dfs(i+1):
            return True
        dp[j] -= nums[i] # nums[i] 不適合放在 j 這個 subset,所以把 nums[i] 減掉,變回 0
        if not dp[j]: break # 0 是 falsy,所以符合 if 設定的條件
    return False

放數字到 subset 時,是前面的 subset 都放不進去,才輪得到放在後面的 subset。前面的 subset 都放不進去 nums[i] 了,後面的 subset 在 sum 明明是 0 (代表還沒有放任何數字)的情況下卻也放不進去的話,代表 nums[i] 是真的放不進任何一個 subset,所以 return False。

研究別人的解

來源:Python Solution

別人的 python 3 實作:

class Solution: 
    def canPartitionKSubsets(self, nums: List[int], k: int) -> bool:

        target, remainder = divmod(sum(nums), k)

        if remainder: return False

        def searchSubsets(subsets):
            if not nums: return True

            v = nums.pop()

            for i, val in enumerate(subsets):
                if val + v <= target:
                    subsets[i] += v
                    if searchSubsets(subsets):
                        return True
                    # backtrack
                    subsets[i] -= v
                if not subsets:
                    break

            # backtrack
            nums.append(v)
            # This combination did not work return False and backtrack or go back to calling function
            return False

        nums.sort()

        if nums and nums[-1] > target:
            return False
        if nums and nums[-1] == target:
            nums.pop()
            k -= 1

        return searchSubsets([0] * k)

效能:

Runtime: 1696 ms, faster than 15.16% of Python3 online submissions for Partition to K Equal Sum Subsets.
Memory Usage: 14.5 MB, less than 15.44% of Python3 online submissions for Partition to K Equal Sum Subsets.

研究感想

解題構想跟上一個解差不多。在實作上不太一樣的地方:

  • 上一個解:if i == n: return len(set(dp)) == 1
    這一個解:if not nums: return True

    把上一個解改成 if i == n: return True 的話也能 submit 成功

  • 上一個解:if not dp[j]: break
    這一個解:if not subsets: break

    把這一個解改成 if not subsets[i]: break 的話效能改善很多:
    Runtime: 36 ms, faster than 96.35% of Python3 online submissions for Partition to K Equal Sum Subsets.
    Memory Usage: 14.2 MB, less than 75.37% of Python3 online submissions for Partition to K Equal Sum Subsets.

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