本教程将讨论一个问题，其中给定一个不同的正整数数组。我们需要找到最大的子集，使得每对较大的元素除以较小的元素，例如 –
Input: nums[ ] = { 1, 4, 2, 6, 7}Output: 1 2 4Explanation:All Divisible subsets are: (1, 2, 4), (1, 2, 6), (1, 7), etcWe have 2 subsets of length 3 in which all the pairs satisfy the condition.Input: nums[ ] = { 1, 2, 3, 6 }Output: 6 2 1
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寻找解决方案的方法
我们将在本教程中解释两种不同的方法。
简单方法
在简单方法中，我们可以应用递归来解决这个问题。我们将获取每个元素并检查它是否应将其包含在子集中。假设我们从第一个元素开始。我们将有两个选择，要么包含在子集中，要么不包含在第一个元素中。让我们包括第一个元素。然后，对于要包含在子集中的第二个元素，它应该可以被子字符串中的元素（即第一个元素）整除或除以。这就是我们遍历数组的方式。因此，将有 2^n 条可能的路径，其时间复杂度为 O(2^n)。让我们看看解决这个问题的可行方法。
有效的方法
可以通过使用动态规划来解决这个问题。
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对数组进行排序，使左侧元素能被正确元素整除。我们必须检查一次整除性。
我们将采用最长递增子序列，即我们的 dp[ ] 数组，来存储直到第 i 个索引的最大可整除子集。我们将用 1 来初始化每个索引，因为每个元素都会划分自身。
现在我们将从第二个索引开始迭代，并检查每个元素是否存在以当前索引结尾的最大可整除子集。这样，我们就找到了每个索引的最大子集。
现在遍历数组，对于每个元素，找到可整除次数最大的除数。并将当前索引的可整除计数值更改为该元素的可整除计数 + 1。
示例
C++ 代码以上方法
#includeusing namespace std;int main(){ int nums[] = {1, 2, 3, 6}; int n = sizeof(nums)/sizeof(int); // sorting the array to exclude one condition for division. sort(nums, nums+n); vector prev_res(n, -1); // vector to store divisors of all the elements vector dp(n, 1); int max = 1; for (int i=1; i= 0){ cout 输出
Largest divisible subset in the array: 6 2 1
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结论
在本教程中，我们讨论了一个问题：我们需要找到给定数组中每对整数可整除的最大可整子集。我们讨论了一种产生指数时间复杂度的递归方法，因此我们讨论了动态编程解决方案。我们还讨论了解决此问题的 C++ 程序，我们可以使用 C、Java、Python 等编程语言来实现。我们希望本教程对您有所帮助。
以上就是C++程序：在数组中找到最大的可整除子集的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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