leetcode组合总数回溯法超时，试试动态规划

最新推荐文章于 2024-04-28 14:51:35 发布

Lavender-csdn

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分类专栏：程序设计(CCF、LeetCode、牛客网) 文章标签： leetcode 动态规划算法 algorithm 数据结构

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对于leetcode377组合总和IV，初始尝试使用回溯法，虽然通过测试用例但提交时出现超时。经讨论发现，此问题适合采用动态规划解决方案，类似leetcdoe518零钱兑换II。通过调整动态规划的内层循环，考虑到组合的不重复性，优化算法以避免重复计数。这表明在面对复杂问题时，需要灵活运用已知策略并进行调整。

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leetcode377. 组合总和 Ⅳ

题目描述：

给定一个由正整数组成且不存在重复数字的数组，找出和为给定目标正整数的组合的个数。

根据前几道组合总和的做题轨迹，直接使用回溯：

class Solution {
    public int count=0; //记录满足组合的个数
    public int combinationSum4(int[] nums, int target) {
        int cursum = 0;
        backtrack(nums,target,cursum);
        return count;
    }

    public void backtrack(int[] nums,int target,int cursum){
        //设置截止条件
        if(cursum>=target){
            if(cursum==target){
                count++;
            }
            return;
        }
        //候选节点的选择
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            //做出选择
            cursum+=nums[i];
            backtrack(nums,target,cursum);
            //撤销选择
            cursum-=nums[i];
        }
    }
}

测试用例可以通过，但是最终提交发现超时。看了评论，都在说使用动态规划，可以联想到零钱兑换的那道题。该题使用动态规划的解法：

class Solution {
    public int count=0; //记录满足组合的个数
    public int combinationSum4(int[] nums, int target) {
        int[] result = new int[target+1];
        //result[i]=result[i-1]+result[i-2]+result[i-3];
        //设置边界条件
        result[0]=1;
        for(int i=1;i<=target;i++){
            for(int j=0;j<nums.length;j++){
                if(i>=nums[j]){
                    //递推公式
                    result[i]+=(result[i-nums[j]]);
                }
            }
        }
        return result[target];
    }
}

leetcode 518. 零钱兑换 II

题目描述：给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。

和上面那道题的动态规划解法一样。但是这里和上面也有点不一样，上面那道题中[3,1]和[1,3]是不一样的组合，但是在这道题里面[3,1]和[1,3]是一样的组合。所以内外for循环要调换位置。

class Solution {
    public int change(int amount, int[] coins) {
        int[] dp = new int[amount+1];
        //dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-5]
        //初始化边界条件
        dp[0]=1;
        for(int j=0;j<coins.length;j++)
        {
             for(int i=1;i<=amount;i++){
                if(i>=coins[j]){
                    //递推公式
                    dp[i]+=dp[i-coins[j]];
                }
            }
        }
        return dp[amount];
    }
}

只有想不到，没有leetcode出不了的题，各种变，太难了，任重道远。