LeetCode 39. 组合总和（DFS和剪枝）

最新推荐文章于 2025-10-05 12:01:09 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-05 12:01:09 发布 · 203 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum/solution/hui-su-suan-fa-jian-zhi-python-dai-ma-java-dai-m-2/

本文详细解析了如何使用深度优先搜索(DFS)和剪枝法解决LeetCode上的组合总和问题，通过画图展示算法流程，提供Python和Java代码实现。
hackerchenzhuo#ccf_pat_leetcode.etc#leetcode 39.组合总和【回溯法一次通过】1
07-25
//又是dfs 回溯//已知都是正数i++)//now的意义是避免重复使用//回溯加上剪枝：【如果小于0就没必要继续了】i++)//now的意义是避免重复使用/
leetcode39_组合总数
12-22
总的来说，LeetCode 39题的解题思路是利用回溯法，结合排序和剪枝优化，有效地搜索所有可能的组合，确保不重复且满足条件。这种问题虽然不涉及动态规划，但通过深度优先搜索的回溯法同样能高效地找到所有解。通过...
LeetCode：47 全排列II dfs+剪枝解法
AKGWSB 's blog
01-27 457
LeetCode：47 全排列II dfs+剪枝解法 【题目传送门】 题目描述 给定一个可包含重复数字的序列，返回所有不重复的全排列。 示例: 输入: [1,1,2] 输出: [ [1,1,2], [1,2,1], [2,1,1] ] 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/permutations-ii 著作权归领扣网络所有。商业转...
LeetCode 39. 组合总和(回溯+剪枝）
weixin_37763870的博客
03-05 357
题目描述 给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。 candidates 中的数字可以无限制重复被选取。 说明： 所有数字（包括 target）都是正整数。 解集不能包含重复的组合。 思路 详见链接 代码 from typing import List class Solution: ...
LeetCode 组合总和III（回溯法+剪枝）
hestyle的博客
03-02 540
找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数，并且每种组合中不存在重复的数字。 说明： 所有数字都是正整数。 解集不能包含重复的组合。 示例 1: 输入: k = 3, n = 7 输出: [[1,2,4]] 示例 2: 输入: k = 3, n = 9 输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]] 思路分析：这种经典的组合、排序问题...
leetcode dfs剪枝以及bfs
peachzy的博客
06-23 260
一、字符串的排列 题目描述： 输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。 你可以以任意顺序返回这个字符串数组，但里面不能有重复元素。 代码如下： class Solution { public: vector<string> permutation(string s) { vector<string>res; string str; vector<int>visited(s.size(),0);
leetcode 剑指offer 39数组中出现次数超过一半的数字 摩尔投票法 巧妙的好题
马角的逆袭的博客
08-28 132
剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。 示例 1: 输入: [1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2] 输出: 2 限制： 1 <= 数组长度 <= 50000 剑指offer的简单题 使用摩尔投票法 票数用status表示，众数用x来表示 显然，当票数status == 0时，众数应该时当前值x = arr[i] 枚举每一个数字，如果arr[
LeetCode 39. 组合总和
PZHU_CG_优快云的博客
07-03 401
回溯、剪枝、LeetCode
Leetcode 39. 组合总和 dfs+回溯+剪枝
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
04-10 813
Leetcode 39. 组合总和 dfs+回溯+剪枝
LeetCode 39.组合总和（dfs||完全背包）
记录一些刷过的题并分享学习心得
04-20 355
【代码】LeetCode 39.组合总和。
python-leetcode面试题解之第39题组合总和-python题解.zip
03-12
在本压缩包“python-leetcode面试题解之第39题组合总和-python题解.zip”中，包含的是一份关于解决LeetCode第39题《组合总和》的Python解题指南。LeetCode是一个非常知名的在线编程挑战平台，常被用于求职者提升算法...
LeetCode 437. 路径总和 III - 前缀和哈希与DFS回溯详解
m0_52114506的博客
10-05 886
题目描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和一个整数 targetSum，统计树中路径和等于 targetSum 的路径数量。路径需沿父到子方向向下（可从任意节点开始、任意节点结束），但必须连续连接父子边。原题链接：https://leetcode.cn/problems/path-sum-iii/难度等级：Medium相关标签：二叉树、DFS、前缀和、哈希表、回溯| 解法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
LeetCode 39. Combination Sum【DFS+剪枝】⭐⭐⭐⭐⭐
yc_cy1999的博客
06-18 385
文章目录题目描述知识点运行结果码前思考代码实现码后反思参考题解 题目描述 给一个不含重复元素数组和一个数target，求在可重复抽取数组元素的情况下，所有和为target的情况，输出要从小到大排序。 知识点 回溯DFS+剪枝 运行结果 码前思考 我一开始想要用动态规划中的完全背包+充满背包做的，但是很久没刷题了，想不起来该怎么做了。。。 我是看了网上的题解才懂得。 就是简单地暴力dfs，初始sum为0，然后暴力枚举每个数字，为了不含重复的情况，所以遍历后的数字就不能在后面考虑了。 同时，可以进行一个.
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
掌握Python与LeetCode: 解析组合总和算法
资源摘要信息:"Python算法题源代码-LeetCode(力扣)-组合总和" 1. Python编程语言: Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的功能库而受到众多开发者的青睐。Python支持面向对象、命令式、函数式...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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