目標金額 ---パイセップ--- 「Target Sum」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 整数配列 nums と整数ターゲットが与えられます。 nums の各整数の前に記号 '+' または '-' のいずれかを追加して、nums から式を作成し、すべての整数を連結したいとします。 構築できるさまざまな式の数を返します。これはターゲットとして評価されます。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 2D DP ---パイセップ--- 「ターゲットサム」問題は、2D DP 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__ の中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--- Target Sum のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Target Sum の問題文を注意深く読んでください。 ---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--- 2D DP 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--- 標準の 2D DP 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 2D DP 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--- インターリーブ文字列 ---パイセップ--- 「文字列のインターリーブ」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 文字列 s1、s2、および s3 が与えられた場合、s3 が s1 と s2 のインターリーブによって形成されているかどうかを調べます。 2 つの文字列 s と t のインターリーブは、s = s1 + s2 + ... + sn、t = t1 + t2 + ... + tm、|n - m| のような空ではない部分文字列に分割される構成です。 <= 1、インターリーブ文字列は s1 + t1 + s2 + t2 + ... または t1 + s1 + t2 + s2 + ... 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 2D DP ---パイセップ--- 「文字列のインターリーブ」問題は、2D DP 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__ の中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--- インターリーブ文字列のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Interleaving String の問題文を注意深く読んでください。 ---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 'Target Sum' problem.
1. 学ぶ
The 'Target Sum' problem is a key challenge in the 2D DP section.
This implementation focuses on medium-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 Target Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Target Sum 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
You are given an integer array nums and an integer target.
You want to build an expression out of nums by adding one of the symbols '+' and '-' before each integer in nums and then concatenate all the integers.
Return the number of different expressions that you can build, which evaluates to target.
Write a function findTargetSumWays(nums: List[int], target: int) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 20
- •0 <= nums[i] <= 1000
- •0 <= sum(nums) <= 1000
- •-1000 <= target <= 1000
例
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
- 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 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)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 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
Standard 2D DP problem properties apply.
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