Given an array with n integers, you need to find if there are triplets (i, j, k) which satisfies following conditions:

1. 0 < i, i + 1 < j, j + 1 < k < n - 1
2. Sum of subarrays (0, i - 1), (i + 1, j - 1), (j + 1, k - 1) and (k + 1, n - 1) should be equal.

where we define that subarray (L, R) represents a slice of the original array starting from the element indexed L to the element indexed R.

Example:

Input: [1,2,1,2,1,2,1]
Output: True
Explanation:
i = 1, j = 3, k = 5. 
sum(0, i - 1) = sum(0, 0) = 1
sum(i + 1, j - 1) = sum(2, 2) = 1
sum(j + 1, k - 1) = sum(4, 4) = 1
sum(k + 1, n - 1) = sum(6, 6) = 1

Note:

1. 1 <= n <= 2000.
2. Elements in the given array will be in range [-1,000,000, 1,000,000].

這道題給了我們一個數組，讓我們找出三個位置，使得陣列被分為四段，使得每段之和相等，問存不存在這樣的三個位置，注意三個位置上的數字不屬於任何一段。剛開始博主覺得這題貌似跟之前那道Partition Equal Subset Sum很像，所以在想能不能用DP來做，可是想了半天不知道DP該如何定義，更別說推導遞推公式了。於是就嘗試了建立累加和陣列，並搜尋所有的可能組合，進行暴力破解，結果卻TLE了。說明OJ不接受時間複雜度為三次方的解法，那麼就要想辦法來優化了，博主只好上網學習大神們的解法，發現大神們的解法果然巧妙，只是改變了一個查詢順序，就輕易的將時間複雜度降到了平方級，碉堡了有木有。思路是這樣的，因為我們需要找三個位置i，j，k，如果我們按正常的順序來暴力搜尋，那麼就會遍歷所有的情況，其實大部分的情況都是不符合題意的，會有大量的無用的運算。而如果我們換一個角度，先搜尋j的位置，那麼i和k的位置就可以固定在一個小的範圍內了，而且可以在j的迴圈裡面同時進行，這樣就少嵌套了一個迴圈，所以時間複雜度會降一維度。確定j的範圍應該左右各留3個數字，因為四段均不能為空，而且分割位上的數字不能算入四段。再確定了j的位置後，i和k的位置就能分別確定了，我們要做的是先遍歷i的所有可能位置，然後遍歷所有的拆分情況，如果拆出的兩段和相等，則把這個相等的值加入一個集合中，然後再遍歷k的所有情況，同樣遍歷所有的拆分情況，如果拆出兩段和相等，再看這個相等的和是否在集合中，如果存在，說明拆出的四段和都可以相同，那麼返回true即可，否則當遍歷結束了，返回false。唉，為啥自己就想不到呢，估計這就是和大神之間的區別吧，淚目中。。 解法一：

class
 
 Solution {
public:
    bool splitArray(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() < 7) return false;
        int n = nums.size();
        vector<int> sums = nums;
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            sums[i] = sums[i - 1] + nums[i];
        }
        for (int j = 3; j < n - 3; ++j) {
            unordered_set<int> s;
            for (int i = 1; i < j - 1; ++i) {
                if (sums[i - 1] == (sums[j - 1] - sums[i])) {
                    s.insert(sums[i - 1]);
                }
            }
            for (int k = j + 1; k < n - 1; ++k) {
                int s3 = sums[k - 1] - sums[j], s4 = sums[n - 1] - sums[k];
                if (s3 == s4 && s.count(s3)) return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

下面這種解法是遞迴的暴力破解寫法，剛開始博主還納悶了，為啥博主之前寫的迭代形式的暴力破解過不了OJ，而這個遞迴版本的確能通過呢，仔細研究了一下，發現這種解法有兩個地方做了優化。第一個優化是在for迴圈裡面，如果i不等於1，且當前數字和之前數字均為0，那麼跳過這個位置，因為加上0也不會對target有任何影響，那為什麼要加上i不等於1的判斷呢，因為輸入陣列如果是七個0，那麼實際上應該返回true的，而如果沒有i != 1這個條件限制，後面的程式碼均不會得到執行，那麼就直接返回false了，是不對的。第二個優化的地方是在遞迴函式裡面，只有當curSum等於target了，才進一步呼叫遞迴函式，這樣就相當於做了剪枝處理，減少了大量的不必要的運算，這可能就是其可以通過OJ的原因吧，參見程式碼如下：

解法二：

class Solution {
public:
    bool splitArray(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() < 7) return false;
        int n = nums.size(), target = 0;
        int sum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0);
        for (int i = 1; i < n - 5; ++i) {
            if (i != 1 && nums[i] == 0 && nums[i - 1] == 0) continue;
            target += nums[i - 1];
            if (helper(nums, target, sum - target - nums[i], i + 1, 1)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
    bool helper(vector<int>& nums, int target, int sum, int start, int cnt) {
        if (cnt == 3) return sum == target;
        int curSum = 0, n = nums.size();
        for (int i = start + 1; i < n + 2 * cnt - 5; ++i) {
            curSum += nums[i - 1];
            if (curSum == target && helper(nums, target, sum - curSum - nums[i], i + 1, cnt + 1)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

基於上面遞迴的優化方法的啟發，博主將兩個優化方法加到了之前寫的迭代的暴力破解解法上，就能通過OJ了，perfect!

解法三：

class Solution {
public:
    bool splitArray(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        vector<int> sums = nums;
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            sums[i] = sums[i - 1] + nums[i];
        }
        for (int i = 1; i <= n - 5; ++i) {
            if (i != 1 && nums[i] == 0 && nums[i - 1] == 0) continue;
            for (int j = i + 2; j <= n - 3; ++j) {
                if (sums[i - 1] != (sums[j - 1] - sums[i])) continue;
                for (int k = j + 2; k <= n - 1; ++k) {
                    int sum3 = sums[k - 1] - sums[j];
                    int sum4 = sums[n - 1] - sums[k];
                    if (sum3 == sum4 && sum3 == sums[i - 1]) {
                        return true;
                    }
                }
            }
        }
        return false;
    }
};

參考資料：