39. Combination Sum

本文深入探讨了LeetCode上的组合总和问题,提供了一种基于记忆化的递归解决方案。通过使用候选数字集和目标数,寻找所有可能的组合,使得组合内数字之和等于目标数。文章详细解释了算法思路,包括如何避免重复组合,以及如何利用记忆化减少重复计算。

https://leetcode.com/problems/combination-sum/

Given a set of candidate numbers (candidates(without duplicates) and a target number (target), find all unique combinations in candidates where the candidate numbers sums to target.

The same repeated number may be chosen from candidates unlimited number of times.

Note:

  • All numbers (including target) will be positive integers.
  • The solution set must not contain duplicate combinations.

Example 1:

Input: candidates = [2,3,6,7], target = 7,
A solution set is:
[
  [7],
  [2,2,3]
]

Example 2:

Input: candidates = [2,3,5], target = 8,
A solution set is:
[
  [2,2,2,2],
  [2,3,3],
  [3,5]
]

我的想法就是coin change的想法,每次金额减去coin币值,在dic里面找amount-coin对应的方法列表,然后每个列表加上当前币值,记得要排序确保唯一性~

class Solution(object):
    def combinationSum(self, candidates, target):
        """
        :type candidates: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        mem=collections.defaultdict(list)
        for i in range(target+1):
            for candidate in candidates:
                if candidate>i:
                    continue
                elif candidate==i:
                    mem[i].append([candidate])
                elif candidate<i:
                    tmp=mem[i-candidate]
                    for tmplist in tmp:
                        pair=[candidate]+tmplist
                        if sorted(pair) not in mem[i]:
                            mem[i].append(sorted(pair))
        return mem[target]

 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
在调用 `Solution` 类的 `combinationSum2` 方法时出现 `AttributeError: &#39;Solution&#39; object has no attribute &#39;combinationSum2&#39;` 错误,通常表示该类中并未定义 `combinationSum2` 方法。此类错误可能由以下几个原因导致: - **拼写错误**:方法名可能存在拼写错误,例如大小写不一致或多余的字符。Python 是大小写敏感的语言,因此 `combinationSum2` 和 `combinationsum2` 会被视为不同的标识符。 - **方法未定义**:如果 `combinationSum2` 方法未在 `Solution` 类中定义,则尝试调用时会引发 `AttributeError`。确保该方法已在类中正确定义。 - **继承问题**:如果 `Solution` 类继承自另一个包含 `combinationSum2` 方法的类,但未正确继承或覆盖该方法,也可能导致此错误。 - **IDE 或编辑器缓存问题**:有时,开发环境可能未及时更新代码更改,导致调用旧版本的类定义。尝试重启 IDE 或清除缓存后重新运行代码。 以下是一个示例,展示如何正确定义 `combinationSum2` 方法: ```python class Solution: def combinationSum2(self, candidates, target): # 方法实现 pass ``` 如果用户确实意图调用 `combinationSum` 方法而非 `combinationSum2`,则应检查调用语句是否正确,并确认方法名拼写一致。此外,可以使用 `dir(Solution)` 函数查看 `Solution` 类中所有可用的方法和属性,以确认 `combinationSum2` 是否存在。 ### 示例:检查类的方法 ```python print(dir(Solution)) # 列出 Solution 类的所有属性和方法 ``` 通过上述方式,可以有效诊断并修复 `AttributeError: &#39;Solution&#39; object has no attribute &#39;combinationSum2&#39;` 错误。 ---
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