如果可以删除任何一个元素，则查找数组是不是可以分为两个等和的子数组

Posted 2023-02-14

【中文标题】如果可以删除任何一个元素，则查找数组是不是可以分为两个等和的子数组

【英文标题】：Find if array can be divided into two subarrays of equal sum if any one element can be deleted如果可以删除任何一个元素，则查找数组是否可以分为两个等和的子数组

【发布时间】：2021-10-11 12:00:44

【问题描述】：

给定一个数字数组，查找是否有一种方法可以从数组中删除/删除一个数字并在数组中进行一个分区（将数组分成两个子数组），使得 subarray1 中的元素之和等于subarray2 中的元素。

A subarray is a contiguous part of array.
Array [1, 2, 3, 4] has (1), (1,2), (2,3,4),(1,2,3,4) etc.. as its subarrays but not (1,3) , (2,4) , (1,3,4), etc..

现在让我们考虑一个例子：-

(Follow 0-based indexing )
Array[] = [ 6, 2, 2, 1, 3 ]

Possible solutions
Delete Array[0] => updated array: - [ 2,2,1,3 ]
Possible partition              : - [2,2] and [3,1] where (2+2) = (3+1) = 4
or
Delete Array[1] => updated array: - [ 6,2,1,3 ]
Possible partition              : - [6] and [2,1,3] where (6) = (2+1+3) = 6
or
Delete Array[2] => updated array: - [ 6,2,1,3 ]
Possible partition              : - [6] and [2,1,3] where (6) = (2+1+3) = 6

现在已经存在一个类似的问题，我们只需要找到数组是否可以分为两个相等 sum 的子数组，可以在 O(n) =>

PsuedoCode：- 有效的解决方案涉及计算所有的总和 数组的元素提前。然后对于数组的每个元素， 我们可以通过使用总和在 O(1) 时间内计算它的正确和 数组元素减去到目前为止找到的元素的总和。时间复杂度 该解决方案的 O(n) 将是 O(n) 并且它使用的辅助空间将是 O(1)。

因此，要解决我们的问题，一种蛮力方法是：- 删除每个元素一次并检查数组是否可以分成两个相等和的子数组。因此它将需要 O(n^2) 时间。

那么我们能比这个时间复杂度做得更好吗？

【问题讨论】：

支点在哪里，输入的答案是什么，[10, -1, 1]？换句话说，分区的一侧可以没有元素吗？

两个分区必须至少包含一个元素。因此，对于您的示例，将不存在枢轴，我们可以返回 -1...只是想知道即使我们可以将任何一个分区保持为零，原始问题的“最佳方法”也可以修改以适应这一点，不是吗？跨度>

【参考方案1】：

您可以使用地图来跟踪数组中每个值出现的位置。然后，当您在考虑每个分区点的情况下通过数组时，如果地图中存在左右两半之间的差异，并且在正确的一半（通过比较左右差异与位置是正还是负来确定）相对于当前分区点的值），那么您就有了解决方案。

这里有一些 Java 代码来说明：

static boolean splitDelete(int[] a)

    Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
    for(int i=0; i<a.length; i++)
    
        List<Integer> idx = map.get(a[i]);
        if(idx == null) map.put(a[i], idx = new ArrayList<>());
        idx.add(i);
    
    
    int sum = 0;
    for(int v : a) sum += v;
            
    int diff = sum;
    for(int i=0; i<a.length-1; i++)
    
        diff -= 2*a[i];
        if(map.containsKey(Math.abs(diff)))
            for(int j : map.get(Math.abs(diff)))
                if(diff > 0 == j > i) return true;
    
    
    return false;

【讨论】：

我添加了一个我认为与您的答案相似的答案，只是它不存储所见元素的索引。对于for(int j 循环为 O(n) 的输入，您的答案的复杂性是多少？

【参考方案2】：

作为 RaffleBuffle pointed out，当我们遍历不同的分离点时，可能会有一些被删除元素的场景。例如，

a a a a a a a a a a a a a a
<-----X--------->|<------->

a a a a a a a a a a a a a a
<--------------->|<---X--->

以 O(n) 的整体复杂度解决它的一种方法是遍历两次。每次检查两个总和之间的差异是否在我们一直在跟踪的值映射中。

Python 代码：

def f(A):
  values = set()
  total_sum = sum(A)

  # Traverse from left, each part
  # must have at least one element.
  left_sum = A[0]
  right_sum = total_sum - A[0]
  values.add(A[0])

  for i in range(1, len(A) - 1):
    values.add(A[i])
    left_sum += A[i]
    right_sum -= A[i]

    # We have an element in the left part
    # that's the difference between left
    # and right sums.
    if (left_sum - right_sum) in values:
      return True

  # Traverse from right, each part
  # must have at least one element.
  right_sum = A[len(A)-1]
  left_sum = total_sum - A[len(A)-1]
  values.clear()
  values.add(A[len(A)-1])

  for i in range(len(A) - 2, 0, -1):
    values.add(A[i])
    right_sum += A[i]
    left_sum -= A[i]

    # We have an element in the right part
    # that's the difference between right
    # and left sums.
    if (right_sum - left_sum) in values:
      return True

  return False

As = [
  [1, 2, 1, 1, 1], # True
  [1, 1, 1, 2, 1], # True
  [1, 1, 1, 1, 1, 1], # False
  [6, 2, 2, 1, 3]  # True
]

for A in As:
  print("%s\n%s\n\n" % (A, f(A)))