子集和问题是计算机科学和动态规划中的一个经典问题。给定一组正整数和一个目标和,任务是确定是否存在给定集合的子集,其元素之和等于目标和。
<?php // A recursive solution for the subset sum problem // Returns true if there is a subset of the set // with a sum equal to the given sum function isSubsetSum($set, $n, $sum) { // Base Cases if ($sum == 0) return true; if ($n == 0 && $sum != 0) return false; // If the last element is greater than the sum, then ignore it if ($set[$n - 1] > $sum) return isSubsetSum($set, $n - 1, $sum); // Check if the sum can be obtained by either including or excluding the last element return isSubsetSum($set, $n - 1, $sum) || isSubsetSum($set, $n - 1, $sum - $set[$n - 1]); } // Driver Code $set = array(1, 7, 4, 9, 2); $sum = 16; $n = count($set); if (isSubsetSum($set, $n, $sum) == true) echo "Found a subset with the given sum<br>"; else echo "No subset with the given sum<br>"; $sum = 25; $n = count($set); if (isSubsetSum($set, $n, $sum) == true) echo "Found a subset with the given sum."; else echo "No subset with the given sum."; ?>
Found a subset with the given sum. No subset with the given sum.
在提供的示例中,集合为 [1, 7, 4, 9, 2],目标和为 16 和 25。目标和为 25 的第二次调用返回 false,表示不存在子集加起来为 25。因此输出为 Found a subset with the给定 sum in first call。第二次调用中没有给定总和的子集。
<?php // A Dynamic Programming solution for // subset sum problem // Returns true if there is a subset of // set[] with sun equal to given sum function isSubsetSum( $set, $n, $sum) { // The value of subset[i][j] will // be true if there is a subset of // set[0..j-1] with sum equal to i $subset = array(array()); // If sum is 0, then answer is true for ( $i = 0; $i <= $n; $i++) $subset[$i][0] = true; // If sum is not 0 and set is empty, // then answer is false for ( $i = 1; $i <= $sum; $i++) $subset[0][$i] = false; // Fill the subset table in bottom // up manner for ($i = 1; $i <= $n; $i++) { for ($j = 1; $j <= $sum; $j++) { if($j < $set[$i-1]) $subset[$i][$j] = $subset[$i-1][$j]; if ($j >= $set[$i-1]) $subset[$i][$j] = $subset[$i-1][$j] || $subset[$i - 1][$j - $set[$i-1]]; } } /* // uncomment this code to print table for (int i = 0; i <= n; i++) { for (int j = 0; j <= sum; j++) printf ("%4d", subset[i][j]); printf("n"); }*/ return $subset[$n][$sum]; } // Driver program to test above function $set = array(8,15,26,35,42,59); $sum = 50; $n = count($set); if (isSubsetSum($set, $n, $sum) == true) echo "Found a subset with given sum."; else echo "No subset with given sum."; ?>
Found a subset with given sum.
在提供的示例中,集合为 [8, 15, 26, 35, 42, 59],目标总和为 50。函数调用 isSubsetSum($set, $n, $sum) 返回 true,表示集合中存在一个子集 [8, 42],其加起来等于目标总和 50。因此,代码将找到具有给定总和的子集。
总之,有两种不同的方法来解决子集和问题。第一个解决方案是递归方法,检查给定集合中是否存在总和等于目标总和的子集。它利用回溯来探索所有可能的组合。然而,该解决方案在最坏的情况下可能具有指数时间复杂度。
第二种解决方案利用动态规划并以自下而上的方式解决子集和问题。它构造一个表来存储中间结果,并有效地确定是否存在具有给定总和的子集。这种方法的时间复杂度为 O(n*sum),比递归解决方案更有效。这两种方法都可以用来解决子集和问题,动态规划解决方案对于较大的输入更有效。
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