在众多编程难题中，有一个关于雨花石分配的问题格外引人注目，它被称为“MELON的难题”。这个问题不仅考验着我们的逻辑思维，更是对我们算法实现能力的一次大考。现在，就让我们一起深入剖析这个难题，看看如何巧妙地解决它。

一、问题概述

MELON有一堆精美的雨花石，数量为n，重量各异。目标是将这些雨花石平均分配给S和W两人，使得两人得到的雨花石重量相等。如果无法做到这一点，则输出-1。

二、输入与输出

• 输入：第一行输入为雨花石个数n，接下来一行为各雨花石的重量，用空格分隔。
• 输出：如果可以均分，输出最少需要拿出几块雨花石；如果不能均分，则输出-1。

三、解题思路

这个问题实际上是一个经典的背包问题。我们可以使用动态规划（DP）来解决它。DP的核心思想是通过构建一个表格，记录每个子问题的最优解，从而逐步推导出全局最优解。

具体来说，我们可以定义一个一维数组dp，其中dp[i]表示组合出总重量i的最少雨花石数量。通过遍历所有可能的雨花石重量，并更新dp数组，我们可以找到达到目标重量的最少雨花石数量。

四、代码实现

以下是使用C++实现的代码示例：

# include <iostream>
# include <vector>
# include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    vector<int> weights(n);
    int totalWeight = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> weights[i];
        totalWeight += weights[i];
    }
    if (totalWeight % 2 != 0) {
        cout << -1 << endl;
        return 0;
    }
    int target = totalWeight / 2;
    vector<int> dp(target + 1, n);
    dp[0] = 0;
    for (int weight : weights) {
        for (int j = target; j >= weight; j--) {
            dp[j] = min(dp[j], dp[j - weight] + 1);
        }
    }
    cout << (dp[target] == n ? -1 : dp[target]) << endl;
    return 0;
}

五、总结

“MELON的难题”是一个充满挑战性的问题，但它也展示了动态规划的强大魅力。通过构建合适的DP表格并逐步填充信息，我们能够高效地解决这个问题。希望本文能为你提供解题思路和代码实现上的帮助，让你在解决类似问题时更加得心应手。