Somme combinée II
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Combination Sum II'.
1. Apprendre
Le problème « Combinaison Somme II » 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 Combination Sum II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour la somme combinée II.
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 une collection de numéros de candidats (candidats) et un numéro cible (cible), recherchez toutes les combinaisons uniques de candidats où la somme des numéros de candidats correspond à la cible.
Chaque numéro des candidats ne peut être utilisé qu'une seule fois dans la combinaison.
Remarque : L'ensemble de solutions ne doit pas contenir de combinaisons en double.
Implémentez une fonction combinationSum2(candidates: list, target: int) -> list.
- •1 <= candidates.length <= 100
- •1 <= candidates[i] <= 50
- •1 <= target <= 30
Exemples
[10,1,2,7,6,1,5], 8
[[1,1,6],[1,2,5],[1,7],[2,6]]
All unique combinations that sum to 8, using each element at most once.
[2,5,2,1,2], 5
[[1,2,2],[5]]
1+2+2 = 5 and 5 = 5. These are the only unique combinations.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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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_sum2_opt(candidates: list[int], target: int) -> list[list[int]]:
res = []
candidates.sort()
def backtrack(cur, pos, target):
if target == 0:
res.append(cur[:])
return
if target <= 0: return
prev = -1
for i in range(pos, len(candidates)):
if candidates[i] == prev: continue
cur.append(candidates[i])
backtrack(cur, i + 1, target - candidates[i])
cur.pop()
prev = candidates[i]
backtrack([], 0, target)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def combination_sum2_brute(candidates: list[int], target: int) -> list[list[int]]:
res = []
candidates.sort()
def dfs(i, cur, total):
if total == target:
if cur not in res: res.append(cur[:])
return
if total > target or i == len(candidates):
return
cur.append(candidates[i])
dfs(i + 1, 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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