Somme cible
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Target Sum'.
1. Apprendre
Le problème « Somme cible » est un défi clé dans la section DP 2D.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen 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 Target Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Target Sum.
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
Vous recevez un tableau de nombres entiers et une cible entière.
Vous souhaitez créer une expression à partir de nombres en ajoutant l'un des symboles « + » et « - » avant chaque entier en nombres, puis en concaténant tous les entiers.
Renvoie le nombre d'expressions différentes que vous pouvez créer, qui correspondent à la cible.
Écrivez une fonction findTargetSumWays(nums: List[int], target: int) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 20
- •0 <= nums[i] <= 1000
- •0 <= sum(nums) <= 1000
- •-1000 <= target <= 1000
Exemples
nums = [1,1,1,1,1], target = 3
5
There are 5 ways: -1+1+1+1+1, +1-1+1+1+1, +1+1-1+1+1, +1+1+1-1+1, +1+1+1+1-1.
nums = [1], target = 1
1
+1 = 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 find_target_sum_ways_opt(nums, target):
dp = {} # (index, total)
def backtrack(i, total):
if i == len(nums): return 1 if total == target else 0
if (i, total) in dp: return dp[(i, total)]
dp[(i, total)] = backtrack(i + 1, total + nums[i]) + backtrack(i + 1, total - nums[i])
return dp[(i, total)]
return backtrack(0, 0)Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def find_target_sum_ways_brute(nums, target):
def solve(i, cur):
if i == len(nums): return 1 if cur == target else 0
return solve(i + 1, cur + nums[i]) + solve(i + 1, cur - nums[i])
return solve(0, 0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 2D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème DP 2D s’appliquent.
Questions connexes
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