39. Combination Sum
Дан 数组 уникальных целых чисел candidates и целевое 整数 target. return список всех уникальных комбинаций из candidates, где выбранные числа в сумме дают target. Комбинации можно возвращать в любом порядке.
Одно и то же number может быть выбрано из 数组а candidates неограниченное количество раз. Две комбинации считаются уникальными, если частота хотя бы одного из выбранных чисел отличается.
Тестовые случаи сгенерированы таким образом, что количество уникальных комбинаций, дающих в сумме target, меньше 150 комбинаций для данного ввода.
示例:
Input: candidates = [2,3,5], target = 8
Output: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]
C# 解法
匹配/原始public class Solution {
public IList<IList<int>> CombinationSum(int[] candidates, int target) {
List<IList<int>> results = new List<IList<int>>();
this.backtrack(target, new List<int>(), candidates, 0, results);
return results;
}
private void backtrack(int remain, List<int> comb, int[] candidates,
int start, List<IList<int>> results) {
if (remain == 0) {
results.Add(new List<int>(comb));
return;
} else if (remain < 0) {
return;
}
for (int i = start; i < candidates.Length; ++i) {
comb.Add(candidates[i]);
this.backtrack(remain - candidates[i], comb, candidates, i,
results);
comb.RemoveAt(comb.Count - 1);
}
}
}
C++ 解法
自动草稿,提交前请检查#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
// Auto-generated C++ draft from the C# solution. Review containers, LINQ and helper types before submit.
class Solution {
public:
public IList<vector<int>> CombinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
List<vector<int>> results = new List<vector<int>>();
this.backtrack(target, new List<int>(), candidates, 0, results);
return results;
}
private void backtrack(int remain, List<int> comb, vector<int>& candidates,
int start, List<vector<int>> results) {
if (remain == 0) {
results.push_back(new List<int>(comb));
return;
} else if (remain < 0) {
return;
}
for (int i = start; i < candidates.size(); ++i) {
comb.push_back(candidates[i]);
this.backtrack(remain - candidates[i], comb, candidates, i,
results);
comb.RemoveAt(comb.size() - 1);
}
}
}
Java 解法
匹配/原始class Solution {
protected void backtrack(
int remain,
LinkedList<Integer> comb,
int start,
int[] candidates,
List<List<Integer>> results
) {
if (remain == 0) {
results.add(new ArrayList<Integer>(comb));
return;
} else if (remain < 0) {
return;
}
for (int i = start; i < candidates.length; ++i) {
comb.add(candidates[i]);
this.backtrack(
remain - candidates[i],
comb,
i,
candidates,
results
);
comb.removeLast();
}
}
public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
List<List<Integer>> results = new ArrayList<List<Integer>>();
LinkedList<Integer> comb = new LinkedList<Integer>();
this.backtrack(target, comb, 0, candidates, results);
return results;
}
}
JavaScript 解法
匹配/原始/**
* @param {number[]} candidates
* @param {number} target
* @return {number[][]}
*/
var combinationSum = function(candidates, target) {
let sols = [];
let sum_rec = (curr_trial, curr_sum, start_idx) => {
for (let i = start_idx; i < candidates.length; i++) {
const c = candidates[i];
curr_sum += c;
curr_trial.push(c);
if (curr_sum < target) {
sum_rec(curr_trial, curr_sum, i);
} else if (curr_sum === target) {
sols.push(JSON.parse(JSON.stringify(curr_trial)));
}
curr_sum -= c;
curr_trial.pop();
}
}
sum_rec([], 0, 0);
return sols;
};
Python 解法
匹配/原始class Solution:
def combinationSum(self, candidates, target):
results = []
def backtrack(remain, comb, start):
if remain == 0:
results.append(list(comb))
return
elif remain < 0:
return
for i in range(start, len(candidates)):
comb.append(candidates[i])
backtrack(remain - candidates[i], comb, i)
comb.pop()
backtrack(target, [], 0)
return results
Go 解法
匹配/原始func combinationSum(candidates []int, target int) [][]int {
var results [][]int
var comb []int
backtrack(target, comb, 0, candidates, &results)
return results
}
func backtrack(
remain int,
comb []int,
start int,
candidates []int,
results *[][]int,
) {
if remain == 0 {
newComb := make([]int, len(comb))
copy(newComb, comb)
*results = append(*results, newComb)
return
} else if remain < 0 {
return
}
for i := start; i < len(candidates); i++ {
comb = append(comb, candidates[i])
backtrack(remain-candidates[i], comb, i, candidates, results)
comb = comb[:len(comb)-1]
}
}
Algorithm
1️⃣
Как видно, вышеописанный 算法 обратного отслеживания разворачивается как обход дерева в глубину (DFS - Depth-First Search), который часто реализуется с помощью рекурсии.
Здесь мы определяем рекурсивную функцию backtrack(remain, comb, start) (на Python), которая заполняет комбинации, начиная с текущей комбинации (comb), оставшейся суммы для выполнения (remain) и текущего курсора (start) в списке кандидатов.
Следует отметить, что сигнатура рекурсивной функции немного отличается в Java, но идея остается той же.
2️⃣
Для первого базового случая рекурсивной функции, если remain == 0, то есть мы достигаем желаемой целевой суммы, поэтому мы можем добавить текущую комбинацию в итоговый список.
Как другой базовый случай, если remain < 0, то есть мы превышаем целевое значение, мы прекращаем исследование на этом этапе.
3️⃣
Помимо вышеупомянутых двух базовых случаев, мы затем продолжаем исследовать подсписок кандидатов, начиная с [start ... n].
Для каждого из кандидатов мы вызываем рекурсивную функцию саму с обновленными параметрами.
Конкретно, мы добавляем текущего кандидата в комбинацию.
С добавленным кандидатом у нас теперь меньше суммы для выполнения, то есть remain - candidate.
Для следующего исследования мы все еще начинаем с текущего курсора start.
В конце каждого исследования мы делаем откат, удаляя кандидата из комбинации.
😎
Vacancies for this task
活跃职位 with overlapping task tags are 已显示.