Somma della combinazione
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema della "somma delle combinazioni".
1. Impara
Il problema della "somma delle combinazioni" è una sfida chiave nella sezione Backtracking.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per la somma delle combinazioni.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per la somma della combinazione.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dato un array di candidati interi distinti e un target intero target, restituisce un elenco di tutte le combinazioni univoche di candidati in cui la somma dei numeri scelti dà target. Puoi restituire le combinazioni in qualsiasi ordine.
Lo stesso numero potrà essere scelto tra i candidati un numero illimitato di volte. Due combinazioni sono uniche se la frequenza di almeno uno dei numeri scelti è diversa.
Implementa una funzione combinationSum(candidates: list, target: int) -> list.
- •1 <= candidates.length <= 30
- •2 <= candidates[i] <= 40
- •All elements of candidates are distinct
- •1 <= target <= 40
Esempi
[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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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 resCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà standard del problema di backtracking.
Domande correlate
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