What is the best way to solve Combination Sum II?

The optimized O(n) approach using Backtracking patterns is generally preferred.

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조합합 II

'조합 합 II' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

후보 번호(후보)와 목표 번호(목표)의 모음이 주어지면 후보 번호의 합이 목표와 일치하는 후보의 고유한 조합을 모두 찾습니다.

후보의 각 숫자는 조합에 한 번만 사용할 수 있습니다.

참고: 솔루션 세트에는 중복된 조합이 포함되어서는 안 됩니다.

combinationSum2(candidates: list, target: int) -> list 함수를 구현하세요.

제약

•1 <= candidates.length <= 100
•1 <= candidates[i] <= 50
•1 <= target <= 30

예

Example 1

Input

[10,1,2,7,6,1,5], 8

Output

[[1,1,6],[1,2,5],[1,7],[2,6]]

Explanation

All unique combinations that sum to 8, using each element at most once.

Example 2

Input

[2,5,2,1,2], 5

Output

[[1,2,2],[5]]

Explanation

1+2+2 = 5 and 5 = 5. These are the only unique combinations.

Need a Hint?

세트 또는 힙과 같은 역추적 관련 데이터 구조를 사용하는 것이 좋습니다.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

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편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

역추적 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

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

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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 res