所有子集的總和
「所有子集之和」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「所有子集的總和」問題是遞歸部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化所有子集求和的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀所有子集總和的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
寫一個函數 sum_of_all_subsets(arr) ，它接受一個整數陣列並傳回所有可能子集中所有元素的總和。對於包含 n 個元素的數組，每個元素恰好出現在 2^(n-1) 個子集中。所以總和等於 sum(arr) * 2^(n-1)。使用遞歸來計算這個。
- •1 <= len(arr) <= 20
- •-100 <= arr[i] <= 100
範例
arr = [1, 2, 3]
24
Subsets: [], [1], [2], [3], [1,2], [1,3], [2,3], [1,2,3]. Sums: 0+1+2+3+3+4+5+6 = 24. Or: (1+2+3)*2^(3-1) = 6*4 = 24.
arr = [5, 10]
30
Subsets: [], [5], [10], [5,10]. Sums: 0+5+10+15 = 30. Or: (5+10)*2^1 = 15*2 = 30.
arr = [4]
4
Subsets: [], [4]. Sums: 0 + 4 = 4. Or: 4 * 2^0 = 4.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
def get_subset_sums(arr):
res = [0]
for x in arr:
res += [s + x for s in res]
return res暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def subset_sums(arr, n, current_sum=0):
if n == 0: return [current_sum]
return subset_sums(arr, n-1, current_sum + arr[n-1]) + subset_sums(arr, n-1, current_sum)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Recursion data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推薦的 Python 資源
透過相關的互動式教學、備忘單和程式碼比較來擴展您的知識。
Python 迴圈：For 與 While 迴圈解釋
了解如何使用 Python 循環來迭代資料。透過互動式範例掌握 for 迴圈、while 迴圈、break、continue 和迴圈最佳實務。
如何在 Python 中找到列表的長度
了解如何使用 len() 函數在 Python 中尋找清單的長度。了解 O(1) 時間複雜度和檢查計數。
Python 字串方法備忘單
Python 字串操作的完整參考指南。掌握格式化、搜尋、拆分、取代和檢查字串屬性。
Python 與 JavaScript：哪種程式語言最好？
Python 和 JavaScript 的全面比較。探索語法差異、效能、用例（後端與前端）和編碼範例。