动态规划章节理论基础：
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01背包理论基础
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416. 分割等和子集
题目链接：https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum/
思路：
动规五部曲：
（1）确定dp数组以及下标含义
01背包中，dp[j] 表示： 容量为j的背包，所背的物品价值最大可以为dp[j]。
套到本题，dp[j]表示 背包总容量（所能装的总重量）是j，放进物品后，背的最大重量为dp[j]。
那么如果背包容量为target， dp[target]就是装满 背包之后的重量，所以 当 dp[target] == target 的时候，背包就装满了。
拿输入数组 [1, 5, 11, 5]，举例， dp[7] 只能等于 6，因为 只能放进 1 和 5。
而dp[6] 就可以等于6了，放进1 和 5，那么dp[6] == 6，说明背包装满了。
（2）确定递归公式
01背包的递推公式为：dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
本题，相当于背包里放入数值，那么物品i的重量是nums[i]，其价值也是nums[i]。
所以递推公式：dp[j] = max(dp[j], dp[j - nums[i]] + nums[i]);
（3）dp数组初始化
如果题目给的价值都是正整数那么非0下标都初始化为0就可以了，如果题目给的价值有负数，那么非0下标就要初始化为负无穷。
这样才能让dp数组在递推的过程中取得最大的价值，而不是被初始值覆盖了。
本题题目中 只包含正整数的非空数组，所以非0下标的元素初始化为0就可以了。
（4）确定遍历顺序
如果使用一维dp数组，物品遍历的for循环放在外层，遍历背包的for循环放在内层，且内层for循环倒序遍历！
（5）举例推导dp数组
dp[j]的数值一定是小于等于j的。
如果dp[j] == j 说明，集合中的子集总和正好可以凑成总和j，理解这一点很重要。
用例1，输入[1,5,11,5] 为例，如图：
最后dp[11] == 11，说明可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。
代码：
class Solution {public boolean canPartition(int[] nums) {int sum = 0;for(int i:nums)sum += i;// 奇数不能平分if(sum % 2 == 1) return false;int target = sum >> 1;int[] dp = new int[target+1];for(int i=0 ; i< nums.length ; i++){for(int j=target ; j>= nums[i] ;j--){dp[j] = Math.max(dp[j],dp[j-nums[i]]+ nums[i]);}// 剪枝if(dp[target] == target) return true;}return dp[target] == target;}
}
