【回溯】力扣 77.组合

一、题目

在这里插入图片描述

二、思路

采用回溯算法,注意点:

  • 递归出口:已经选够 kkk 个数
  • 参数传递:由于不可以重复选择相同的数字,因此每选一个数就会使得可选择的范围对应缩小。不妨设定选择的顺序是从 111nnn 依次进行选择,那么假如当前选择的是 iii1≤i≤n1 \leq i \leq n1in)那么下次进行选择只可以从 i+1i + 1i+1nnn 进行选择,所以在写递归函数时需要,传递进行开始选择的位置(例如此例中需要传递 i+1i + 1i+1 )。
  • 剪枝优化:我们的目标是选够 kkk 个数,回溯算法其实就是在暴力搜索,每次都走到尽头才进行“归”,在很多时候会进行不必要的搜索,例如当剩余可选的个数已经不足还需选择的个数时,回溯算法还在进行搜索。此时,就可以进行剪枝操作进行优化。检查当前可以选择的个数是否大于等于剩余可选择个数,可列出以下式子: k−path.size()≤n−i+1k - path.size() \leq n - i + 1kpath.size()ni+1,根据此式得出i≤n-(k−path.size())+1i \leq n -(k - path.size()) + 1in(kpath.size())1

三、代码

class Solution {
    List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
    List<Integer> path = new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        dfs(n, k, 1);
        return ans;
    }
    public void dfs(int n, int k, int i) {
        if (path.size() == k) {
            ans.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        for (int j = i; j <= n - (k - path.size()) + 1; j++) {
            path.add(j);
            dfs(n, k, j + 1);
            path.remove(path.size() - 1);
        }
    }
}
### LeetCode 回溯算法组合 Python 实现 #### 问题描述 在力扣平台上的组合类题目通常涉及从给定集合中选取若干元素形成新的子集或序列。这类问题可以通过回溯算法高效解决。 #### 示例:组合总和 考虑一道典型的组合问题——组合总和[^5]。目标是从候选数集中找出所有和为目标数值的组合。每个数字可以无限制重复被选取。 ```python class Solution: def combinationSum(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]: result = [] def backtrack(remain, combo, start): if remain == 0: # 当剩余值为零时,当前组合满足条件 result.append(list(combo)) return elif remain < 0: # 剩余小于零则不继续探索此路径 return for i in range(start, len(candidates)): # 尝试添加每一个可能的选择进入现有组合 combo.append(candidates[i]) # 进一步递归调用并传递更新后的参数 backtrack(remain - candidates[i], combo, i) # 清除最后一步以便尝试其他可能性 combo.pop() backtrack(target, [], 0) return result ``` 上述代码展示了如何利用回溯方法构建符合条件的所有不同组合方式。每当找到一组合适的解就将其记录下来;如果某条分支无法达成预期,则立即停止深入而返回上一层重新选择。 #### 关键点解析 - **终止条件**:当累积的目标值达到设定值即`remain==0`时结束本轮搜索并将结果保存。 - **剪枝策略**:一旦发现不可能再凑成所需的结果(`remain<0`)便提前退出循环减少不必要的计算量。 - **状态重置**:每次完成一次完整的遍历之后都需要恢复之前的状态以供后续操作使用。
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