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写本题，源自看到的官方的一句描述"「将数组分割为 mm 段，求……」是动态规划题目常见的问法。",让我想起了之前写的1043. 分隔数组以得到最大和，早期写的题解，风格更像一种草稿，但还是有很多扣友鼓励似的阅读点赞，感谢感谢，笔芯~

定义状态

dp[i][j]表示前i个数即nums[0...i-1]之间的数被分成j段，所组成的j个子数组各自和的最大值中的最小值

转移方程

思考动态规划的类的问题，有点像道家的道生一，一生二，二生三，三生万物，从特殊情况到一般情况，推演归纳

回到本题也是如此，目标是求dp[i][j],再读一遍此定义：表示前i个数即nums[0...i-1]之间的数被分成j段，所组成的j个子数组各自和的最大值中的最小值，我们能不能求其在这nums[0...i-1]中试着用剪刀，减出来两端，分成两部分来考虑？

• 第二段：可以想象成第j段，如图上的nums[k,k+1,....i-1],因为我们取的是前i个数，数组下标从0开始的，这部分的和很显然就是sum(nums[k,k+1,...i-1])

• 第一段：可以想象成前j-1段，那这一段呢？既然是j-1段，其实和j段没什么大的区别，可以转化成dp，也就是dp[k][j-1],表示前k个数即nums[0...k-1]之间的数被分成j-1段，所组成的j-1个子数组各自和的最大值的最小值

• 上面两端的最小值便是dp[i][j]的结果，即dp[i][j]= max(dp[k][j-1],sum[k...i-1]),然后这只是其中随便剪的一刀，也就是k有很多种可能，k的范围可以从0取到i-1，超过i-1没有意义，如果k>i-1，表示前k个数，但是目标只考虑到前i个数

• 最终的转移方程：

   dp[i][j]=min[max(dp[k][j-1],sum[k...i-1])] ,其中 0=<k<=i-1

边界

• dp[0][0]表示前0个数被分成0段，这在逻辑上是讲不通的，如何出现这种场景呢，也就是整个nums[0…i-1]被分成j=1段，那么dp[k][j-1]就变成了dp[0][0]，取其与sum[k…i-1]的最大值，只要让dp[0][0]=0就不会影响最后的结果

• j>i,没有意义，因为，前i个数字不可能被分成超过i段，因为一个数字只能最多被分成一组，每个数组单独一组的话，也就是i组，分不出大于i组的情况，在变遍历的过程中，j的取值应该是min(m,i),m是题目中给出的分割数的上限

• 最外层的min如果初始值为0,会影响到结果，设置一个MAX值，每次的

前缀和辅助数组

定义prefix[i]表示nums数组中前i个数的和，即nums[0...i-1]之前的和，此前缀和数组初始化n+1,prefix[0]冗余，最为辅助数组

以图中的例子举例，打印的dp如下

[[0,MAX,MAX],
[MAX,7,MAX],
[MAX,9,7],
[MAX,14,7],
[MAX,24,14],
[MAX,32,18]]

一个小函数

• 填充二维数组，遍历行，对每个列进行填充

        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            Arrays.fill(dp[i], Integer.MAX_VALUE);
        }

完整代码

    public int splitArray(int[] nums, int m) {
        int n = nums.length;
        int[][] dp = new int[n + 1][m + 1];
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            Arrays.fill(dp[i], Integer.MAX_VALUE);
        }
        int[] prefix = new int[n + 1];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            prefix[i + 1] = nums[i] + prefix[i];
        }
        dp[0][0] = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= Math.min(m, i); j++) {
                for (int k = 0; k < i; k++) {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], Math.max(dp[k][j - 1], prefix[i] - prefix[k]));
                }
            }
        }
//        System.out.println(JSON.toJSONString(dp));
        return dp[n][m];
    }

复杂度分析:

• 时间复杂度：O(M*N*N) ，其中N是数组nums的长度，M是要分割的段数，三层for loop ， k最大到N

• 空间复杂度： O(M*N) dp的空间