组合总和力扣--39

目录

题目

思路

剪枝优化

代码


题目

给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ,找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。

candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同,则两种组合是不同的。

对于给定的输入,保证和为 target 的不同组合数少于 150 个。

示例 1:

复制代码
输入:candidates = [2,3,6,7], target = 7
输出:[[2,2,3],[7]]
解释:
2 和 3 可以形成一组候选,2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。
7 也是一个候选, 7 = 7 。
仅有这两种组合。

示例 2:

复制代码
输入: candidates = [2,3,5]
target = 8
输出: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]

示例 3:

复制代码
输入: candidates = [2], 
target = 1
输出: []

思路

和前面的组合问题不同的是,最后的结果集里的数字可以有重复比如target是4,结果集可以是2,2

本题没有组合数量要求,仅仅是总和的限制,所以递归没有层数的限制,只要选取的元素总和超过target,就返回!

本题还需要startIndex来控制for循环的起始位置

对于组合问题,什么时候需要startIndex呢?

如果是一个集合来求组合的话,就需要startIndex,例如:力扣77和216.

如果是多个集合取组合,各个集合之间相互不影响,那么就不用startIndex,例如:力扣17

注意以上只是说求组合的情况,如果是排列问题,又是另一套分析的套路.

终止只有两种情况,sum大于target和sum等于target。

剪枝优化

对总集合排序之后,如果下一层的sum(就是本层的 sum + candidates[i])已经大于target,就可以结束本轮for循环的遍历

代码

java 复制代码
class Solution {
    public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
        List<List<Integer>> result=new ArrayList<>();
//最后的结果集
        Arrays.sort(candidates);
//剪枝操作,先从小到大排序,如果哪个数已经大于target了,那就不用再继续往下了
        backTracking(result,new ArrayList<>(),candidates,target,0,0);
        return result;
    }
    public void backTracking(List<List<Integer>> result,List<Integer> path,int[] candidates,int target,int sum,int index){
//path保存叶子节点,target:目标值,sum:叶子节点的和,index,遍历的时候从哪个数开始
        if(sum==target){//符合要求,把叶子节点加入结果集
            result.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        for(int i=index;i<candidates.length;i++){
            if(sum+candidates[i]>target) break;//大于了就不需要继续往下了,剪枝
            path.add(candidates[i]);
            backTracking(result,path,candidates,target,sum+candidates[i],i);//最后一个数还是i因为他最后的结果集可以重复,比如2,3,4,选了2继续往下的时候还可以选2
             path.remove(path.size() - 1); // 回溯,移除路径 path 最后一个元素
        }
    }
}
相关推荐
NAGNIP20 分钟前
一文搞懂深度学习中的通用逼近定理!
人工智能·算法·面试
颜酱9 小时前
单调栈:从模板到实战
javascript·后端·算法
CoovallyAIHub12 小时前
仿生学突破:SILD模型如何让无人机在电力线迷宫中发现“隐形威胁”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub12 小时前
从春晚机器人到零样本革命:YOLO26-Pose姿态估计实战指南
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub12 小时前
Le-DETR:省80%预训练数据,这个实时检测Transformer刷新SOTA|Georgia Tech & 北交大
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub13 小时前
强化学习凭什么比监督学习更聪明?RL的“聪明”并非来自算法,而是因为它学会了“挑食”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub13 小时前
YOLO-IOD深度解析:打破实时增量目标检测的三重知识冲突
深度学习·算法·计算机视觉
NAGNIP1 天前
轻松搞懂全连接神经网络结构!
人工智能·算法·面试
NAGNIP1 天前
一文搞懂激活函数!
算法·面试
董董灿是个攻城狮1 天前
AI 视觉连载7:传统 CV 之高斯滤波实战
算法