39. Combination Sum

LeetCode medium оригинал: C# #array #backtracking #csharp #graph #leetcode #medium #recursion #search #tree

Дан массив уникальных целых чисел candidates и целевое целое число target. Верните список всех уникальных комбинаций из candidates, где выбранные числа в сумме дают target. Комбинации можно возвращать в любом порядке.

Одно и то же число может быть выбрано из массива 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.

Пример:

Input: candidates = [2,3,5], target = 8

Output: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]

C# решение

сопоставлено/оригинал
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++ решение

auto-draft, проверить перед отправкой
#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 решение

сопоставлено/оригинал
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 решение

сопоставлено/оригинал
/**
 * @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 решение

сопоставлено/оригинал
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 решение

сопоставлено/оригинал
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 алгоритм 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.

😎

Вакансии для этой задачи

Показаны активные вакансии с пересечением по тегам задачи.

Все вакансии
Активных вакансий пока нет.