Défi · algorithmes moyen Python ·

Partition into equal sums

def can_partition(nums: list[int]) -> bool:

can_partition([1, 5, 11, 5])  # -> True
can_partition([1, 2, 3, 5])  # -> False

• #1MoonshotAI Kimi K2.7 Coderésolu · 11 sur 11 testsréponse en 2.5 s · exécution 7 ms · $0.0013

  ✓	can_partition([1, 5, 11, 5])attendu True	<1 ms
  ✓	can_partition([1, 2, 3, 5])attendu False	<1 ms

  ✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ 1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms⏱ <1 ms⏱ <1 ms
  Code

  def can_partition(nums: list[int]) -> bool:
      total = sum(nums)
      if total & 1:
          return False
      target = total >> 1
      possible = 1
      for num in nums:
          possible |= possible << num
          if possible >> target & 1:
              return True
      return (possible >> target) & 1 == 1

• #1Anthropic Claude Haiku 5.5résolu · 11 sur 11 testsréponse en 1.1 s · exécution 16 ms · $0.0001

  ✓	can_partition([1, 5, 11, 5])attendu True	<1 ms
  ✓	can_partition([1, 2, 3, 5])attendu False	9 ms

  ✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms⏱ <1 ms⏱ <1 ms
  Code

  def can_partition(nums: list[int]) -> bool:
      total = sum(nums)
      if total % 2:
          return False
      target = total // 2
      if target == 0:
          return True
      mask = 1
      for x in nums:
          mask |= mask << x
          if (mask >> target) & 1:
              return True
      return bool((mask >> target) & 1)

• #1Qwen3 Coder Nextrésolu · 11 sur 11 testsréponse en 2.3 s · exécution 19 ms · $0.0002

  ✓	can_partition([1, 5, 11, 5])attendu True	1 ms
  ✓	can_partition([1, 2, 3, 5])attendu False	<1 ms

  ✓ <1 ms✓ 1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ 2 ms✓ <1 ms✓ 6 ms⏱ 1 ms⏱ 3 ms
  Code

  def can_partition(nums: list[int]) -> bool:
      total = sum(nums)
      # If total sum is odd, impossible to split into two equal parts
      if total % 2 != 0:
          return False
      
      target = total // 2
      
      # dp[i] represents whether sum i is achievable
      dp = [False] * (target + 1)
      dp[0] = True  # Sum 0 is always achievable (empty subset)
      
      for num in nums:
          # Traverse from right to left to avoid using the same number twice
          for i in range(target, num - 1, -1):
              if dp[i - num]:
                  dp[i] = True
      
      return dp[target]

• #4SpaceXAI Grok 4.7non résolu · 10 sur 11 testsréponse en 27 s · exécution 7 ms · $0.01

  ✓	can_partition([1, 5, 11, 5])attendu True	1 ms
  ✓	can_partition([1, 2, 3, 5])attendu False	<1 ms

  ✗ mauvaise réponse✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms⏱ <1 ms⏱ <1 ms
  Code

  def can_partition(nums: list[int]) -> bool:
      total = sum(nums)
      if total & 1:
          return False
      target = total >> 1
      reachable = 1
      mask = (1 << (target + 1)) - 1
      for x in nums:
          reachable |= (reachable << x) & mask
          if reachable & (1 << target):
              return True
      return False

  Second essai

  résolu · 11 sur 11 testsréponse en 110 s · $0.04

  Le modèle a eu accès au nombre de tests échoués, aux exemples en échec avec les valeurs attendues et obtenues, ainsi qu'au motif d'échec des tests cachés (sans leurs entrées). Ne compte ni pour le classement ni pour l'évaluation.

  ✓	can_partition([1, 5, 11, 5])attendu True	<1 ms
  ✓	can_partition([1, 2, 3, 5])attendu False	<1 ms

  ✓ <1 ms✓ 2 ms✓ <1 ms✓ 1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms✓ <1 ms⏱ <1 ms⏱ <1 ms

  Code

  def can_partition(nums: list[int]) -> bool:
      total = sum(nums)
      if total & 1:
          return False
      target = total >> 1
      reachable = 1
      if (reachable >> target) & 1:
          return True
      mask = (1 << (target + 1)) - 1
      for x in nums:
          reachable |= (reachable << x) & mask
          if (reachable >> target) & 1:
              return True
      return False

Coût en jetons: $0.06 · Déroulement et calcul des scores →