好吧基本上我有一个列表或整数数组
列表=（1,3,22,17,22,4,15,40）
我需要找到两个这样的列表：
List1 =（1,3,17,4,15,22）... Sum = 62
List2 =（22,40）... Sum = 62
应使用所有整数，整数应位于List1或List2
中----我的第一个想法----
Choose the largest nb i.e 40 and try to find integers equal to 40 and add
to the second list ... But that's not the way ...
上面的列表是一个示例列表......如果可能，我应该能够找到任何给定列表的List1和List2。
答案 0 :(得分：2)
第一步是找到列表中所有元素的总和。这将始终是您正在寻找的两个子列表总和的两倍。使用你的例子，（1,3,22,17,22,4,15,40）的总和是124，这是62的两倍。
所以现在你要在列表中找到一组总和为62的数字。你不必担心找到两组（如果你找到一组，剩下的数字肯定会总和为62） 。我在算法上做到这一点 - 首先查找一组大小为1的元素，其元素总和为62（即，遍历列表并检查是否有任何数字为62）。如果存在这样的数字，那么你已经完成了。如果没有，接下来寻找大小为2的集合。这很棘手，因为你必须查看所有可能的组合。由于您有7个数字，因此有（7 * 6）/ 2 = 21种可能性。如果其中任何一个是62，你就完成了。如果没有，继续检查大小为3的组。依此类推，直到你达到7/2的大小（在这种情况下你完成了3）。显然，对于大型集合，这个过程将涉及大量的计算和比较;它可以通过一些快捷方式进行优化，但基本算法是相同的。
如果最后没有找到总和为62的子集，那是因为没有这样的子集。
答案 1 :(得分：1)
一般来说，你的问题是NP难问题，这意味着当数组n的大小增长时，可能不存在快速（多项式时间）解决方案。但是，如果您的数字是相对较小的整数（意味着它们的绝对值之和大约为10亿或100亿或更少，具体取决于您拥有的内存量），您可以使用动态编程。基本上对于数组的前k个元素，可以存储可以使用这些k个元素的子集进行的所有可能的总和。通过获取由前k个元素的子集形成的所有和，然后添加数组的第（k + 1）个元素，然后增加可获得的和的集合，逐步增加k。假设你的n个数是整数，这种方法的总复杂度是O（nM），其中M是数组中元素绝对值的总和。如果内存不足，可以使用磁盘空间来存储可获取的子集，但这会使运行时间明显变慢;但是，使用磁盘空间可以处理数字数组，其绝对值加起来大约为1万亿或更多，具体取决于您拥有的磁盘空间