• 【813. 最大平均值和的分组】


    来源:力扣(LeetCode)

    描述:

    给定数组 nums 和一个整数 k 。我们将给定的数组 nums 分成 最多 k 个相邻的非空子数组 。 分数 由每个子数组内的平均值的总和构成。

    注意我们必须使用 nums 数组中的每一个数进行分组,并且分数不一定需要是整数。

    返回我们所能得到的最大 分数 是多少。答案误差在 10-6 内被视为是正确的。

    示例 1:

    输入: nums = [9,1,2,3,9], k = 3
    输出: 20.00000
    解释: 
    nums 的最优分组是[9], [1, 2, 3], [9]. 得到的分数是 9 + (1 + 2 + 3) / 3 + 9 = 20. 
    我们也可以把 nums 分成[9, 1], [2], [3, 9]. 
    这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值.
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6

    示例 2:

    输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 4
    输出: 20.50000
    
    • 1
    • 2

    提示:

    • 1 <= nums.length <= 100
    • 1 <= nums[i] <= 104
    • 1 <= k <= nums.length

    方法:前缀和 + 记忆化搜索

    我们可以先预处理得到前缀和数组 s,方便快速得到子数组的和。

    然后设计一个函数 dfs(i, k),表示从数组下标 iii 开始,最多分成 k 组的最大平均值和。答案即为 dfs(0, k)。

    函数 dfs(i, k) 的执行逻辑如下:

    • 当 i = n 时,表示已经遍历到数组末尾,此时返回 0。
    • 当 k = 1 时,表示只剩下一组,此时返回从下标 i 开始到数组末尾的平均值。
    • 否则,我们在 [i, … n − 1] 的范围内枚举分组的结束位置 jjj,计算从下标 i 到下标 j 的平均值,以及从下标 j + 1 开始,最多分成 k − 1 组的最大平均值和。取其中的最大值作为答案。

    为了避免重复计算,我们可以用数组 fff 记忆化函数 dfs(i, k) 的返回值。

    代码:

    class Solution {
    public:
        double largestSumOfAverages(vector<int>& nums, int k) {
            int n = nums.size();
            int s[n + 1];
            double f[n][k + 1];
            s[0] = 0;
            memset(f, 0, sizeof f);
            for (int i = 0; i < n; ++i) s[i + 1] = s[i] + nums[i];
            function<double(int, int)> dfs = [&](int i, int k) -> double {
                if (i == n) return 0;
                if (k == 1) return (s[n] - s[i]) * 1.0 / (n - i);
                if (f[i][k]) return f[i][k];
                double ans = 0;
                for (int j = i; j < n; ++j) {
                    double t = (s[j + 1] - s[i]) * 1.0 / (j - i + 1) + dfs(j + 1, k - 1);
                    ans = max(ans, t);
                }
                return f[i][k] = ans;
            };
            return dfs(0, k);
        }
    };
    
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    1

    复杂度分析
    时间复杂度 O(n2×k)
    空间复杂度 O(n×k)。其中 n 表示数组 nums 的长度。
    author:ylb

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Sugar_wolf/article/details/128074191