Сумма, делящаяся на n

Это проблема из курса "Введение в алгоритмы":

У вас есть массив с n случайными положительными целыми числами (массив не необходимо сортировать или элементы уникальны). Предложить алгоритм O (n) найти самую большую сумму элементов, которая делится на n.

Сравнительно легко найти его в O (n 2) с помощью динамического программирования и хранения наибольшей суммы с остатком 0, 1, 2,..., n - 1. Это код JavaScript

function sum_mod_n(a)
{
    var n = a.length;

    var b = new Array(n);
    b.fill(-1);

    for (var i = 0; i < n; i++)
    {
        var u = a[i] % n;
        var c = b.slice();

        for (var j = 0; j < n; j++) if (b[j] > -1)
        {
            var v = (u + j) % n;
            if (b[j] + a[i] > b[v]) c[v] = b[j] + a[i];
        }

        if (c[u] == -1) c[u] = a[i];
        b = c;
    }

    return b[0];
}

Также легко найти его в O (n) для смежных элементов, сохраняя частичные суммы MOD n. Другой пример:

function cont_mod_n(a)
{
    var n = a.length;

    var b = new Array(n);
    b.fill(-1);

    b[0] = 0;

    var m = 0, s = 0;

    for (var i = 0; i < n; i++)
    {
        s += a[i];
        var u = s % n;
        if (b[u] == -1) b[u] = s;
        else if (s - b[u] > m) m = s - b[u];
    }

    return m;
}

Но как насчет O (n) в общем случае? Любые предложения будут оценены! Я считаю, что это имеет дело с линейной алгеброй, но я не уверен, что именно. EDIT: Может ли это быть сделано в O (n log n)?

Ответы

Ответ 1

Поскольку вы не указываете, какие случайные средства (однородные? если это так в каком интервале?), единственное общее решение - это решение для произвольных массивов, и я не думаю, что вы можете получить лучше, чем O (n 2). Это алгоритм динамического программирования в Python:

def sum_div(positive_integers):
    n = len(positive_integers)
    # initialise the dynamic programming state
    # the index runs on all possible reminders mod n
    # the DP values keep track of the maximum sum you can have for that reminder
    DP = [0] * n
    for positive_integer in positive_integers:
        for remainder, max_sum in list(enumerate(DP)):
            max_sum_next = max_sum + positive_integer
            remainder_next = max_sum_next % n
            if max_sum_next > DP[remainder_next]:
                DP[remainder_next] = max_sum_next
    return DP[0]

Возможно, вы, возможно, разработаете более быстрое решение, если у вас есть верхний предел для значений в массиве, например. п.

Ответ 2

Очень интересный вопрос! Это мой JS-код. Я не думаю, что O (n ^ 2) можно опустить, поэтому я полагаю, что путь заключается в том, чтобы найти алгоритм, более эффективный с точки зрения бенчмаркинга.

Мой (исправленный) подход сводится к изучению путей сумм до тех пор, пока не будет вычислен следующий соответствующий ему (т.е. делимый на _n). Исходный массив постепенно сжимается при достижении следующих сумм.

(я привел несколько примеров вверху)

var _a = [1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 99, 10, 9] ;
//var _a = [1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 99, 10, 9, 11] ;
//var _a = [1, 6, 6, 6, 6, 6, 49] ;
//var _a = [ -1, 1, 2, 4 ] ;
//var _a = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ] ;
//var _a = [1,1,1,1,1,1] ;
var _n = _a.length, _del_indexes = [] ;
var _rec = 0, _sum = 0, _start = 0, _test = 0 ;

console.log( "input array : ", _a );
console.log( "cardinality : ", _a.length );

while( _start < _a.length )
{
    _test = 0 ;
    for( var _i = _start ; _i < _a.length ; _i++ )
    {
             _sum += _a[_i%_n] ;
             _del_indexes.push( _a[_i%_n] );
             if ( ( _sum % _n ) == 0 )
             {
                 _rec = _sum ;
                 _test = 1 ;
                 break ;
             }
    }

    if ( _test )
    {
        for( var _d = 0 ; _d < _del_indexes.length ; _d++ ) _a.splice( _a.indexOf( _del_indexes[_d] ), 1 ) ;
        _start = 0 ;
    }
    else _start++ ;

    _del_indexes = [] ;
    _sum = _rec ;
}

console.log( "Largest sum % " + _n + " is : ", _rec == 0 ? "none" : _rec );