1. 状态定义
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首先，我们需要定义一个状态来表示数组中数字的分组情况。在给定的代码中，通过枚举所有可能的分组情况来实现。这里使用了一个二进制位表示每个数字是否在第一组的方法。
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例如，对于数组 [1, 1, 1] ，有 2^3 = 8 种可能的分组状态，从 000 到 111 （二进制），每个位表示对应位置的数字是否在第一组。
2. 状态转移
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在代码中，通过两个嵌套的循环来计算每种分组状态下两组数字的和。外层循环 for state in range(1 << n) 枚举所有分组情况，其中 n 是数组长度。
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内层循环 for i in range(n) 根据当前的状态 state 判断数组中的每个元素应该划分到哪一组，将对应组的和进行累加。
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例如，当 state = 001 （二进制）时，表示第一个数字在第一组，其余数字在第二组，然后计算两组的和。
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3. 最终答案
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最终答案是满足条件的分组方式的数量。在代码中，通过判断两组数字和的个位数是否满足给定的 A 和 B 的条件来统计满足条件的分组方式数量。
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具体判断条件为 if (group1_sum % 10 == A and group2_sum % 10 == B) or (group1_sum % 10 == B and group2_sum % 10 == A) ，如果满足则将满足条件的划分方式数量 total_ways 加1。
4. 复杂度分析
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时间复杂度：由于要枚举所有可能的分组情况，总共有 2^n 种（ n 是数组长度），对于每种分组情况需要遍历一遍数组计算和，所以时间复杂度为 O(n * 2^n) 。
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空间复杂度：代码中只用到了常数级别的额外变量（除了存储结果的变量和用于计算的临时变量），所以空间复杂度为 O(1) （不考虑递归栈等情况，仅看输入数组外的额外空间使用情况）。
- 代码运行
6. 心得体会
在学习运用动态规划求解从x至y的最短步数问题时，我收益良多。状态定义的重要性不言而喻，dp[i][j]的设定巧妙地将问题具体化，为后续逻辑推导奠定了坚实基础。状态转移方程的精妙，展现了动态规划的魅力，将前序状态与当前状态紧密相连，彰显了“已知推未知”的智慧。 确定最终答案的过程，精准对应题目要求，使解题方向清晰。复杂度分析则让我对算法效率有了深刻理解，明了时间与空间复杂度的本质及其优化路径。 此次学习不仅让我领略到动态规划各环节的精髓，更为应对同类问题积累了宝贵经验，显著提升了我在算法领域的应对能力。
