Suma docelowa
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Suma docelowa”.
1. Ucz się
Problem „Suma docelowa” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji 2D DP.
Ta implementacja koncentruje się na logice średniego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla sumy docelowej.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dla Sumy docelowej.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Otrzymujesz tablicę liczb całkowitych nums i cel całkowity.
Chcesz zbudować wyrażenie na podstawie liczb, dodając jeden z symboli „+” i „-” przed każdą liczbą całkowitą w liczbach, a następnie połączyć wszystkie liczby całkowite.
Zwróć liczbę różnych wyrażeń, które możesz zbudować, a które w wyniku zostaną uznane za docelowe.
Napisz funkcję findTargetSumWays(nums: List[int], target: int) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 20
- •0 <= nums[i] <= 1000
- •0 <= sum(nums) <= 1000
- •-1000 <= target <= 1000
Przykłady
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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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)Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują standardowe właściwości problemu 2D DP.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak sortować listę w Pythonie
Dowiedz się, jak sortować listę w Pythonie za pomocą metody sort() i funkcji sorted(). Odkryj przykłady niestandardowego sortowania kluczy i odwrotnej kolejności.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.