leetcode 216. Combination Sum III DFS + 按照index递归遍历

本文介绍了一种经典的DFS深度优先遍历算法,用于找出所有可能的由k个数构成的集合,这些数的和等于n,且仅使用1到9之间的数。通过两个示例展示了如何使用该算法解决问题,并提供了Java和C++两种实现方式。

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Find all possible combinations of k numbers that add up to a number n, given that only numbers from 1 to 9 can be used and each combination should be a unique set of numbers.

Example 1:

Input: k = 3, n = 7

Output:

[[1,2,4]]

Example 2:

Input: k = 3, n = 9

Output:

[[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]

一个典型的DFS深度优先遍历,是一个很经典的问题。

建议和这一道题leetcode 377. Combination Sum IV 组合之和 + DP动态规划 + DFS深度优先遍历leetcode 40. Combination Sum II DFS深度优先搜索leetcode 39. Combination Sum DFS深度优先搜索当到一起学习。

代码如下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
 * 类似全排列的问题
 * */
public class Solution 
{
    List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) 
    {
        List<Integer> one=new ArrayList<>();
        if(k<=0 || n<=0)
            return res;
        getAll(1,k,n,0,one);
        return res;
    }
    private void getAll(int level,int k, int n,int sum,List<Integer> one)
    {
        if(k==0 && sum==n)
            res.add(new ArrayList<>(one));
        else if(k==0 || sum>n)
            return;
        else 
        {
            for(int i=level;i<=9;i++)
            {
                one.add(i);
                getAll(i+1, k-1, n, sum+i, one);
                one.remove(one.size()-1);
            }
        }
    }
}

下面是C++的做法,就是做一个DFS深度优先遍历,注意递归出口条件的判断的先后顺序

代码如下:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
#include <string>
#include <set>
#include <map>
#include <algorithm>

using namespace std;

class Solution 
{
public:
    vector<vector<int>> res;
    vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) 
    {
        if (k <= 0 || n <= 0)
            return res;
        getAll(1, k, n, 0, vector<int>());
        return res;
    }

    void getAll(int level, int k, int n, int sum, vector<int> one)
    {
        if (k == 0 && sum == n)
            res.push_back(one);
        else if (k == 0 || sum > n)
            return;
        else
        {
            for (int i = level; i <= 9; i++)
            {
                one.push_back(i);
                getAll(i + 1, k - 1, n, sum + i, one);
                one.erase(one.end() - 1);
            }
        }
    }
};
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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