leetcode 40. Combination Sum II

本文介绍了一种基于深度优先搜索(DFS)的算法,用于从候选数字集合中寻找所有可能的唯一组合,这些组合的数字之和等于目标值。特别强调了候选数字只能使用一次,且解决方案中不允许出现重复组合。

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

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
A solution set is: 

[
  [1, 7],
  [1, 2, 5],
  [2, 6],
  [1, 1, 6]
]

和之前一些题方法类似,DFS

public class Solution {
    public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] candidates, int target) {
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(candidates);
        helper(ans, new ArrayList(), candidates, 0, target);
        return ans;
    }
    
    private void helper(List<List<Integer>> ans, List<Integer> list, int[] candidates, int start, int target){
        if(target==0){
            ans.add(new ArrayList(list));
            return;
        }else if(target<0){
            return;
        }
        for(int i=start; i<candidates.length; i++){
            if(i>start && candidates[i]==candidates[i-1]) continue;
            list.add(candidates[i]);
            helper(ans, list, candidates, i+1, target-candidates[i]);
            list.remove(list.size()-1);
        }
    }
}


### LeetCode Problem 40 的 C++ 实现 LeetCode40 题名为 **Combination Sum II**,其目标是从给定候选数组 `candidates` 中找出所有不同的组合,使得这些数的和等于目标值 `target`。需要注意的是,每个数字只能使用一次,并且解集中不能包含重复的组合。 以下是该问题的一个标准回溯法 (Backtracking) 解决方案: ```cpp class Solution { public: vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) { sort(candidates.begin(), candidates.end()); // 排序以便去重 vector<vector<int>> result; vector<int> path; backtrack(result, path, candidates, target, 0); return result; } private: void backtrack(vector<vector<int>>& result, vector<int>& path, vector<int>& candidates, int remain, int start) { if (remain < 0) return; // 超过目标值则返回 if (remain == 0) { // 找到符合条件的组合 result.push_back(path); return; } for (int i = start; i < candidates.size(); ++i) { // 去除重复组合 if (i > start && candidates[i] == candidates[i - 1]) continue; path.push_back(candidates[i]); // 选择当前元素 backtrack(result, path, candidates, remain - candidates[i], i + 1); // 进入下一层决策树 path.pop_back(); // 撤销选择 } } }; ``` #### 复杂度分析 上述算法的时间复杂度主要取决于递归调用次数以及每次递归中的操作数量。由于需要遍历所有的可能组合并对其进行剪枝处理,因此时间复杂度难以精确计算,但通常可以表示为 \(O(2^n)\),其中 \(n\) 是输入数组的长度[^1]。空间复杂度由递归栈决定,最坏情况下为 \(O(n)\)[^2]。 --- ### 动态规划方法的可能性探讨 虽然动态规划常用于解决子集求和类问题,但在本题中并不适用,因为题目要求输出具体的组合而非仅仅判断是否存在满足条件的集合。因此,采用回溯法更为合适[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值