Soma Combinada II
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Combination Sum II'.
1. Aprenda
O problema da 'Soma Combinada II' 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 II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Combination Sum II.
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 coleção de números candidatos (candidatos) e um número alvo (alvo), encontre todas as combinações únicas em candidatos onde a soma dos números candidatos é o alvo.
Cada número nos candidatos só pode ser usado uma vez na combinação.
Nota: O conjunto de soluções não deve conter combinações duplicadas.
Implemente uma função combinationSum2(candidates: list, target: int) -> list.
- •1 <= candidates.length <= 100
- •1 <= candidates[i] <= 50
- •1 <= target <= 30
Exemplos
[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
- 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_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 resCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades padrão do problema de retrocesso.
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