Somme combinée
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Somme combinée ».
1. Apprendre
Le problème de la « somme combinée » est un défi clé dans la section Retour en arrière.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour la somme combinée.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour la somme combinée.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné un tableau de candidats entiers distincts et une cible entière cible, renvoie une liste de toutes les combinaisons uniques de candidats où la somme des nombres choisis correspond à la cible. Vous pouvez retourner les combinaisons dans n'importe quel ordre.
Le même nombre peut être choisi parmi les candidats un nombre illimité de fois. Deux combinaisons sont uniques si la fréquence d'au moins un des nombres choisis est différente.
Implémentez une fonction combinationSum(candidates: list, target: int) -> list.
- •1 <= candidates.length <= 30
- •2 <= candidates[i] <= 40
- •All elements of candidates are distinct
- •1 <= target <= 40
Exemples
[2,3,6,7], 7
[[2,2,3],[7]]
2 + 2 + 3 = 7 and 7 = 7. These are the only two combinations.
[2,3,5], 8
[[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]
2+2+2+2 = 8, 2+3+3 = 8, and 3+5 = 8.
[2], 1
[]
No combination of 2's can sum to 1.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def combination_sum_opt(candidates: list[int], target: int) -> list[list[int]]:
res = []
candidates.sort()
def backtrack(remain, stack, start):
if remain == 0:
res.append(list(stack))
return
for i in range(start, len(candidates)):
if candidates[i] > remain: break
stack.append(candidates[i])
backtrack(remain - candidates[i], stack, i)
stack.pop()
backtrack(target, [], 0)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def combination_sum_brute(candidates: list[int], target: int) -> list[list[int]]:
res = []
def dfs(i, cur, total):
if total == target:
res.append(cur.copy())
return
if i >= len(candidates) or total > target:
return
cur.append(candidates[i])
dfs(i, cur, total + candidates[i])
cur.pop()
dfs(i + 1, cur, total)
dfs(0, [], 0)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Backtracking data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de retour en arrière s’appliquent.
Questions connexes
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