LeetCode40 Combination Sum II

本文介绍了一个经典的编程问题——组合总和II的解决方法。该问题要求在给定的候选数字集合中找出所有可能的组合,使得这些组合的元素之和等于目标数。每个数字在组合中只能使用一次,并且解决方案不能包含重复的组合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原题:


英:
Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T.

Each number in C may only be used once in the combination.

Note:

All numbers (including target) will be positive integers.
The solution set must not contain duplicate combinations.
For example, given candidate set [10, 1, 2, 7, 6, 1, 5] and target 8。

中:
给定一个候选数字(C)和目标数(T)的集合,在C中找出所有的组合,在C中,候选数字和T。
C中的每个数字只能在组合中使用一次。
注意:
所有的数字(包括目标)都是正整数。
解决方案集不能包含重复的组合。
例如,给定的候选集[10、1、2、7、6、1、5]和目标8。


解题思路:

本题与第39题类似,同样用到递归,但是有些不同,每个数只能抽取一次且数组中的数可以重复。在这里,对39题的代码稍加改动即可。代码如下:

public class Solution {
    public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList();
        List<Integer> ans = new ArrayList<Integer>();
        Arrays.sort(candidates);//先把数组排序了,这样list中重复的是一样的。
        combinationIteration(res,ans,candidates,target,0);
        List<List<Integer>> finalRes = new ArrayList(new HashSet(res));//利用set的性质去掉list中重复的值
        return finalRes;
    }

    private void combinationIteration(List<List<Integer>> res,
            List<Integer> ans, int[] candidates, int target,int start) {
        if(target==0){
            List<Integer> tmp = new ArrayList<Integer>(ans);
            res.add(tmp);
        }if(target<0){
            return;
        }
        for(int i=start; i<candidates.length;i++){
            ans.add(candidates[i]);
            combinationIteration(res, ans, candidates, target-candidates[i], i+1);//这里i+1是与39题的区别,意味着不能重复选取
            ans.remove(ans.size()-1);
        }
    } 
}

重点说明:

由于只能取一次并且list不能重复,所以首先将数组排序,使抽取变得有顺序,然后在最后再利用set的性质去掉list中重复的值。同时,在递归的时候也有所不同,注释中有解释。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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