494. 目标和
原题链接：
https://leetcode.cn/problems/target-sum/description/
完成情况：
解题思路：
数组回溯法
backTrack(nums, target, index+1, curSum+nums[index]);
backTrack(nums, target, index+1, curSum-nums[index]);
动态规划
假设P是正子集，N是负子集 例如： 假设nums = [1, 2, 3, 4, 5]，target = 3，一个可能的解决方案是+1-2+3-4+5 = 3 这里正子集P = [1, 3, 5]和负子集N = [2, 4]
sum(P) - sum(N) = target
sum(P) + sum(N) + sum(P) - sum(N) = target + sum(P) + sum(N)
2 * sum(P) = target + sum(nums)
因此，原来的问题已转化为一个求子集的和问题： 找到nums的一个子集 P，使得sum(P) = (target + sum(nums)) / 2，该式已经证明了target + sum(nums)必须是偶数，否则无解
求子集的问题可以转化为01背包问题
定义二维数组dp，其中dp[i][j]表示在数组下标为0...i的元素中任选元素，使得这些元素之和等于j的方案数
参考代码：
数组回溯法
java
package 西湖算法题解___中等题;
public class __494目标和__数组回溯法 {
int res = 0;
public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
backTrack(nums,target,0,0);
return res;
}
/**
*
* @param nums 数组
* @param target 目标值
* @param index 索引位置
* @param curSum 当前累计和
*/
private void backTrack(int[] nums, int target, int index, int curSum) {
//1 <= nums.length <= 20
//这种方法，属于递归，完全是因为数量级太小了
//不然肯定算不出来的。
if (index == nums.length){ //所有元素已经遍历完了
if (curSum == target){
res++;
}
}else{
backTrack(nums, target, index+1, curSum+nums[index]);
backTrack(nums, target, index+1, curSum-nums[index]);
}
}
}__494目标和__动态规划
java
package 西湖算法题解___中等题;
public class __494目标和__评论区大佬 {
/**
题目介绍：
就是说有一个数组，然后要在数组任意两两元素间插入一个【+】或者【-】
最终要构成target这个值，
问你有多少种拼接情况。
*/
public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
//很明显的一道dp题目，最终结果取决于过程叠加。
/**
假设P是正子集，N是负子集 例如： 假设nums = [1, 2, 3, 4, 5]，target = 3，一个可能的解决方案是+1-2+3-4+5 = 3 这里正子集P = [1, 3, 5]和负子集N = [2, 4]
sum(P) - sum(N) = target
sum(P) + sum(N) + sum(P) - sum(N) = target + sum(P) + sum(N)
2 * sum(P) = target + sum(nums)
因此，原来的问题已转化为一个求子集的和问题： 找到nums的一个子集 P，使得sum(P) = (target + sum(nums)) / 2，该式已经证明了target + sum(nums)必须是偶数，否则无解
求子集的问题可以转化为01背包问题
定义二维数组dp，其中dp[i][j]表示在数组下标为0...i的元素中任选元素，使得这些元素之和等于j的方案数
*/
int nLength = nums.length;
//先去掉点特殊情况
int sum = 0;
for (int num:nums){
sum += num;
}
// target + sum(nums)必须是偶数，否则无解 //要使target = nums[]的加减操作合，则它们必须同奇或者同偶
// Math.abs(target) <= sum才有解 //目标值不能比绝对值求和还大
//偶数判断还可以用 (lambda & 1) == 1 去判断
if (((sum + target) & 1) == 1 || Math.abs(target) > sum){
return 0;
}
int size = (sum + target) / 2;
// 定义二维数组dp，其中dp[i][j]表示在数组下标为0...i的元素中任选元素，使得这些元素之和等于j的方案数
int dp_findTargetSumWays [][] = new int[nLength][size+1];
// 对dp[0][j]的初始化：除dp[0][0]和dp[0][nums[0]]外全部初始化为0
// dp[0][0] = 1：nums[0]不为0时，此时dp[0][0]和dp[0][nums[0]]不重合,只有不选nums[0]，其总和为0
// dp[0][0] = 2：nums[0]为0时，此时dp[0][0]和dp[0][nums[0]]重合，选或者不选nums[0]，其总和都为0
if (nums[0] <= size){
dp_findTargetSumWays[0][nums[0]] = 1;
}
if (nums[0] == 0){
dp_findTargetSumWays[0][0] = 2;
}else {
dp_findTargetSumWays[0][0] = 1;
}
// 对dp[i][0]的初始化，可以放在下面整个dp的递推代码中
for (int i = 1;i<nLength;i++){
if (nums[i] == 0){
//当nums[1]为0时，选择或者不选择nums[1]都可以使总和为0，
//即dp[i][0] = dp[i - 1][0] + dp[i - 1][0 - nums[i]] = 2 * dp[i -1][0]
dp_findTargetSumWays[i][0] = 2*dp_findTargetSumWays[i-1][0];
}else{
// 当nums[i]不为0时，只有不选nums[i]才可以使总和为0
dp_findTargetSumWays[i][0] = dp_findTargetSumWays[i-1][0];
}
}
// dp[i][j]递推：由于初始化时都将i = 0和j = 0的情况已经赋值，所以直接从i = 1和j = 1开始
// 完全可以将上面对dp[i][0]的初始化放在此处，只需要将j从0开始
for (int i=1;i<nLength;i++){
for (int j=1;j<=size;j++){
if (j>=nums[i]){
dp_findTargetSumWays[i][j] = dp_findTargetSumWays[i-1][j] + dp_findTargetSumWays[i-1][j-nums[i]];
}else{
dp_findTargetSumWays[i][j] = dp_findTargetSumWays[i-1][j];
}
}
}
return dp_findTargetSumWays[nLength-1][size];
}
}经验吸取
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首先，如果最终结果可以由其中的每一步过程，造成影响得来，那么就可以考虑用dp
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dp的难点就在于状态转移方程！！！如何将一个问题转化很重要！！！
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转化形式应该为：
未知状态 = 已知确定目标值
dp数组过程推演情况。