题目解析 本题可以使用动态规划或递归的方式来实现，本质上是一道01背包的变型题。假设一共有nnn名员工，每一位员工的技能水平用a[i]a[i]a[i]表示。要使得两个部门的员工技能总和之差最小，意思就是尽可能地将一个部门的技能之和”凑“到∑i=1na[i]×12\sum\limits_{i=1}^{n}a[i] \times \frac{1}{2}i=1∑n a[i]×21 ，也就是所有员工技能总和的一半。套用背包问题的模板，每一位员工就是每一件“物品”，背包的容量就是“所有员工技能总和的二分之一”。 AC代码 参考代码在01背包的基础上进行了内存优化，将二维dp数组转换成了一维dp数组。其中： 1. arr[i] 表示第i个员工的技能水平。 2. sum 表示所有员工技能水平之和。 时间复杂度分析 本题通过两个for循环来填写dp表格，外层循环遍历每一个员工，内层循环遍历所有员工的技能水平之和。外层循环执行 nnn 次，内层循环执行 ∑i=1na[i]\sum\limits_{i=1}^{n}a[i]i=1∑n a[i] 次。因此，本道题目的时间复杂度为 Θ(n×∑i=1na[i])\Theta(n\times \sum\limits_{i=1}^{n}a[i])Θ(n×i=1∑n a[i])，为 O(n2)O(n^2)O(n2)。

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。