Question

def subset(array, target):
    sol = [[False for x in range(target + 1)] for x in range(len(array) + 1)]
    for i in range(len(array)+1):
        sol[i][0] = True
    for i in range(1,(len(array)+1)):
        for j in range(1, target+1):
            if (j - array[i-1] >= 0):
                sol[i][j] = sol[i-1][j] | sol[i-1][j - array[i-1]]
            else:
                sol[i][j] = sol[i-1][j]
    printSub(sol, array, target)
    return sol[len(array)][target]

def printSub(sol, array, target):
    if(sol[len(array)][target]):
        print("Found!")
        i = len(array)
        j = target
        while(j!=0):
            if(sol[i-1][j] == True):
                i-=1
            else:
                print(array[i-1], end = " ")
                j = j - array[i-1]
    else:
        print("No combination found! ")

我有一个子集问题的工作代码，如果找到与所需目标相等的子集，则可以打印数字。

我想打印给定目标的所有可能子集，我不明白该改变什么。
如何使其适用于负数？
时间复杂度是O（len（数组）*目标），我相信的空间是相同的。有没有办法改善这个？

Answer 1

** 1）**将printsub的{{1}}函数更改为i到1 len(array)并使用if(sol[i][target])代替(sol[len(array)][target])

** 2）**双循环后 -

for i in range(1,(len(array)+1)):
    for j in range(1, target+1):

添加一个条件，检查array[i-1]是否为否定if它是肯定的，无需更改任何内容else替换j中的target+2-j < / p>

 if (j - array[i-1] >= 0):
            sol[i][j] = sol[i-1][j] | sol[i-1][j - array[i-1]]

** 3）**这里链接到同一个问题 Reducing time complexity of 0-1 Knapsack problem

子集和动态编程

1 个答案: