解析#题解激励#

这段代码是一个经典的动态规划问题，用于将员工分成两个部门，使得两个部门的员工技能水平总和之差最小。

让我来为您解释一下这段代码的主要思路：

首先，读取输入的员工数量n以及每个员工的技能水平，同时计算所有员工技能水平的总和total_sum。

接下来，计算目标值target_sum，即两个部门技能水平总和的一半。我们的目标是使两个部门的技能水平总和尽量接近这个目标值。

创建一个动态规划数组dp，用于记录技能水平和为j时能达到的最大技能水平总和。数组初始化为0。

使用动态规划的思想，遍历每个员工的技能水平，更新dp数组。内层循环中，从target_sum向当前技能水平skills[i]遍历，更新dp[j]为max(dp[j], dp[j - skills[i]] + skills[i])，表示在当前技能水平和下的最大技能水平总和。

最终，计算并输出最小差值min_diff，即两个部门中员工技能水平总和的最小差值。

这段代码通过动态规划的方法，高效地解决了将员工分成两个部门，使得两个部门的员工技能水平总和之差最小的问题。

#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;

int main() {
    int n;
    cin >> n; // 读取员工数量n

    vector<int> skills(n);
    int total_sum = 0;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        cin >> skills[i];
        total_sum += skills[i]; // 计算所有员工技能水平的总和
    }

    int target_sum = total_sum / 2; // 计算目标值，即两个部门技能水平总和的一半

    // 创建动态规划数组，用于记录技能水平和为j时能达到的最大技能水平总和
    vector<int> dp(target_sum + 1, 0);

    // 动态规划过程，更新dp数组
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = target_sum; j >= skills[i]; --j) {
            // 更新dp数组，使其保存当前技能水平和下的最大技能水平总和
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - skills[i]] + skills[i]);
        }
    }

    // 计算最小差值，即两个部门中员工技能水平总和的最小差值
    int min_diff = total_sum - 2 * dp[target_sum];
    cout << min_diff << endl; // 输出结果

    return 0;