给定一个包含 N 个元素的数组,找出数组的所有子集,其总和等于目标值。
我已经看到本网站上所有与子集总和相关的旧问题,但没有一个对我有用。
我的代码对于小输入工作正常,但 N > 150 需要很长时间。
有没有其他有效的算法可以做到这一点。
请告诉我如何针对更大的输入优化此代码。
这是我的代码
from collections import deque
class Pair:
def __init__(self, i, j, path_set):
self.i = i
self.j = j
self.path_set = path_set
def get_subsets(arr, n, value):
"""
This function appends all the possible paths in result list for the given target sum
Arguments:
arr = A list of numbers
n = number of elements in that list arr
value = Target sum for which we want to generate table
"""
# return immediately if there is no possible subset in arr whose sum is equal to value
if dp[n][value] == False:
return
queue = deque()
queue.append(Pair(n, value, set()))
while len(queue) > 0:
pair = queue.popleft()
if pair.i == 0 or pair.j == 0:
result.append(pair.path_set)
else:
exclude = dp[pair.i - 1][pair.j]
if exclude:
queue.append(Pair(pair.i-1, pair.j, pair.path_set))
if pair.j >= arr[pair.i-1]:
include = dp[pair.i - 1][pair.j - arr[pair.i -1]]
if include:
b = pair.path_set.copy()
b.add(pair.i - 1)
queue.append(Pair(pair.i - 1, pair.j-arr[pair.i-1], b))
def make_dp(arr, n, value):
"""
This function makes a table of target sum equal to the value
Arguments:
arr = A list of numbers
n = number of elements in that list arr
value = Target sum for which we want to generate table
Returns:
dp = A 2D boolean table
"""
dp = [[False for i in range(value+1)] for j in range(n+1)]
for i in range(n+1):
for j in range(value+1):
if j ==0:
dp[i][j] = True
elif i == 0:
dp[i][j] = False
else:
if dp[i-1][j]:
dp[i][j] = True
elif j >=arr[i-1]:
if dp[i-1][j-arr[i-1]]:
dp[i][j] = True
return dp
if __name__ == '__main__':
n = int(input())
arr = list(map(int, input().split()))
value = int(input())
dp = make_dp(arr, n, value)
result = []
get_subsets(arr, n, value)
print(result)
花费很长时间的输入:
200
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200
200
请优化此代码或告诉我执行相同操作的任何其他方法。 提前致谢。
答案 0 :(得分:0)
您可能会发现使用 itertools 和组合会更有效一些。代码也简单多了。
from itertools import chain, combinations
li = [1,2,3,4,5,6]
s=12
itr=chain.from_iterable(combinations(li, n) for n in range(len(li)+1))
result = [el for el in itr if sum(el)==s]
print(result)
输出:
[(1, 5, 6), (2, 4, 6), (3, 4, 5), (1, 2, 3, 6), (1, 2, 4, 5)]
答案 1 :(得分:0)
您可以通过创建指向其各自索引的累积总和字典,在 O(n) 时间内获得此信息。当字典中存在总和 s+T
的总和 s
时,您的范围加起来为 T
:
from itertools import accumulate
A = list(range(1,201))
T = 200
sums = {s:i for i,s in enumerate(accumulate(A)) }
result = [ [*range(i+1,sums[s+T]+1)] for s,i in sums.items() if s+T in sums ]
print(result)
# [[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
# [37, 38, 39, 40, 41],
# [199]]
即使列表中有 100 万个值,这也只需要不到一秒钟的时间。
请注意,这里假设数组中的所有元素都 > 0。
只需稍作改动就可以支持零值和负值:
from itertools import accumulate
A = [*range(-10,11)]
T = 20
sums = dict()
for i,s in enumerate(accumulate(A)):
sums.setdefault(s,[]).append(i)
result = []
for cum,starts in sums.items():
if cum+T not in sums: continue
result.extend( [*range(s+1,e+1)] for s in starts
for e in sums[cum+T] if s<e )
print(A)
# [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(result)
# [[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], [12, 13, 14, 15, 16]]
对于包含 100 万个值的列表,这需要 2-3 秒,但根据结果的大小可能会更长。