Soma Combinada
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Soma Combinada'.
1. Aprenda
O problema da 'Soma Combinada' é um desafio fundamental na seção Retrocesso.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Combination Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Soma Combinada.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dada uma matriz de candidatos inteiros distintos e um alvo inteiro alvo, retorne uma lista de todas as combinações exclusivas de candidatos onde os números escolhidos somam o alvo. Você pode devolver as combinações em qualquer ordem.
O mesmo número pode ser escolhido entre os candidatos um número ilimitado de vezes. Duas combinações são únicas se a frequência de pelo menos um dos números escolhidos for diferente.
Implemente uma função combinationSum(candidates: list, target: int) -> list.
- •1 <= candidates.length <= 30
- •2 <= candidates[i] <= 40
- •All elements of candidates are distinct
- •1 <= target <= 40
Exemplos
[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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 resCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por 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
Aplicam-se propriedades padrão do problema de retrocesso.
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