組み合わせ和Ⅱ ---パイセップ--- 「Combination Sum II」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 候補番号 (candidates) とターゲット番号 (target) のコレクションが与えられた場合、候補番号の合計がターゲットとなる、候補内のすべての一意の組み合わせを見つけます。 候補内の各番号は、組み合わせで 1 回だけ使用できます。 注: ソリューション セットには重複した組み合わせが含まれていてはなりません。 関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 後戻り ---パイセップ--- 「組み合わせ合計 II」問題は、バックトラッキング セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Combination Sum II のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 組み合わせ和Ⅱの問題文をよく読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- バックトラッキングアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準的なバックトラッキング問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのバックトラッキング固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 単語検索 ---パイセップ--- 「Word Search」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 文字ボードの m x n グリッドと文字列 word が与えられた場合、グリッド内に単語が存在する場合は true を返します。 単語は、連続して隣接するセルの文字から構成できます。隣接するセルは水平または垂直に隣接します。同じ文字セルを複数回使用することはできません。 関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 後戻り ---パイセップ--- 「単語検索」問題は、バックトラッキング セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Word Search のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Word Search の問題文をよく読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Combination Sum II' problem.
1. 学ぶ
The 'Combination Sum II' problem is a key challenge in the Backtracking section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Combination Sum II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Combination Sum II carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given a collection of candidate numbers (candidates) and a target number (target), find all unique combinations in candidates where the candidate numbers sum to target.
Each number in candidates may only be used once in the combination.
Note: The solution set must not contain duplicate combinations.
Implement a function combinationSum2(candidates: list, target: int) -> list.
- •1 <= candidates.length <= 100
- •1 <= candidates[i] <= 50
- •1 <= target <= 30
例
[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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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 resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Backtracking problem properties apply.
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