39. Combination Sum (M)

本文深入探讨了组合总和问题的解决策略,采用回溯法寻找所有可能的数字组合,这些组合的和等于给定的目标值。通过实例解析,详细阐述了算法的实现过程和关键步骤,包括排序输入数组、设定递归边界以及避免重复组合的方法。

Combination Sum (M)

Given a set of candidate numbers (candidates) (without duplicates) and a target number (target), find all unique combinations in candidates where the candidate numbers sums to target.

The same repeated number may be chosen from candidates unlimited number of times.

Note:

  • All numbers (including target) will be positive integers.
  • The solution set must not contain duplicate combinations.

Example 1:

Input: candidates = [2,3,6,7], target = 7,
A solution set is:
[
  [7],
  [2,2,3]
]

Example 2:

Input: candidates = [2,3,5], target = 8,
A solution set is:
[
  [2,2,2,2],
  [2,3,3],
  [3,5]
]

题意

给一串数,找出所有和等于目标值的组合,每个数字可以重复使用。

思路

排列组合题很容易想到使用回溯法,但与37. Sudoku Solver不同的是,37只要求在回溯中找到一种符合条件的解即可,而本题需要找到所有符合条件的解,因此这两种回溯法递归函数返回值的含义不同(实际上本题递归函数可以没有返回值,但加上返回值可以在适当的地方直接跳出循环,提高算法的效率)。

回溯法实现:

  1. 先对数组排序,方便处理。
  2. 递归边界为 sum >= target,其中当 sum == target 时,需要将该解记录下来。
  3. 递归主体:每次加入的值不小于上一次加入的值(因为是递增数列所以很容易处理), 加入后进行递归,递归完成后将加入的数去掉。如果递归返回值为false,说明刚刚加入的数已经使整个序列的和达到了最大限值,不用再继续加入更大的值,可以直接跳出。

代码实现

class Solution {
    public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
        Arrays.sort(candidates);
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        solve(candidates, target, 0, new ArrayList<>(), ans, 0);
        return ans;
    }

    private boolean solve(int[] candidates, int target, int sum, List<Integer> list, List<List<Integer>> ans, int index) {
        if (sum > target) {
            return false;
        }
        if (sum == target) {
            ans.add(new ArrayList<>(list));
            return false;
        }

        for (int i = index; i < candidates.length; i++) {
            list.add(candidates[i]);
            boolean flag = solve(candidates, target, sum + candidates[i], list, ans, i);
            list.remove(list.size() - 1);
            if (!flag) {
                break;
            }
        }

        return true;
    }
}
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
<think>根据用户提供的C++代码,我们需要分析其中存在的问题。代码的功能是计算组合数 $C(m,n)$,但函数名和实现逻辑存在错误。 主要问题: 1. 函数名`fact`暗示阶乘计算,但实际实现是组合数计算(尽管计算方式错误) 2. 组合数公式应为 $C(n,m) = \frac{n!}{m!(n-m)!}$,但代码中尝试用循环计算乘积的方式不完整 3. 循环条件`for(int i=0;i<=m;n--)`存在逻辑错误: - 循环变量`i`递增而`n`递减,但循环条件同时使用`i<=m`和`n`的变化,导致循环次数不确定 - 实际需要计算的是从n乘到n-m+1的乘积(分子部分),但代码未实现分母计算 4. 函数返回double类型但内部使用int,可能导致精度问题 5. 主函数中`sum`变量类型为int,但组合数结果可能非整数,应使用double 6. 函数参数命名不合理:m和n在组合数中顺序不明确(通常$C(n,k)$表示从n取k) 修正建议: - 明确计算组合数 $C(n,k)$ - 正确实现组合数公式:分子计算n×(n-1)×...×(n-k+1),分母计算k! - 使用循环分别计算分子分母 正确实现示例: ```cpp #include <iostream> using namespace std; double combination(int n, int k) { if (k < 0 || k > n) return 0; double numerator = 1.0; for (int i = 0; i < k; ++i) { numerator *= (n - i); } double denominator = 1.0; for (int i = 1; i <= k; ++i) { denominator *= i; } return numerator / denominator; } int main() { int n, k; cin >> n >> k; double result = combination(n, k); cout << "result = " << result; return 0; } ``` 注意:此实现存在整数溢出风险,对于大数可用递归或动态规划优化。 相关问题: 1. 如何优化组合数计算以防止大数溢出? 2. 递归方法计算组合数的时间复杂度是多少? 3. 组合数计算在动态规划中有哪些应用场景? </think> ### C++代码问题分析 您提供的代码旨在计算组合数 $C(n, m)$(从 $n$ 个元素中取 $m$ 个的组合数),但存在多个逻辑和实现问题: #### 1. **函数逻辑错误** - 函数 `fact(int m, int n)` 尝试计算组合数 $C(n, m)$,但实现方式错误。 - 组合数公式应为: $$C(n, m) = \frac{n!}{m!(n-m)!}$$ 但代码中仅计算了部分分子(从 $n$ 开始递减连乘 $m$ 次),未计算分母的阶乘 $m!$。 - **循环条件错误**:`for(int i=0; i<=m; n--)` - 循环变量 `i` 递增而 `n` 递减,但终止条件 `i<=m` 与 `n` 无关,可能导致无限循环(例如当 `m=3, n=2` 时,`i` 会从 `0` 递增到无穷)。 #### 2. **类型不匹配** - 函数声明为 `double fact(...)`,但内部 `sum` 为 `int`,且返回值赋给 `int sum`(主函数中)。组合数可能是小数(如 $C(5,2)=10.5$),但 `int` 会截断小数部分。 #### 3. **变量命名与语义混淆** - 函数名 `fact` 暗示计算阶乘,但实际目标是组合数,命名不准确。 - 参数 `m` 和 `n` 顺序混乱:组合数 $C(n, m)$ 中 `n` 是总数,`m` 是选取数,但代码中 `fact(m,n)` 的传参顺序未体现这一点。 #### 4. **未处理边界条件** - 未检查 $m > n$ 或负数输入(组合数要求 $0 \leq m \leq n$),非法输入会导致未定义行为。 --- ### 修正后的代码 ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 计算组合数 C(n, m) = n! / (m! * (n-m)!) double combination(int n, int m) { if (m < 0 || m > n) return 0; // 处理非法输入 double result = 1.0; // 优化计算: C(n, m) = C(n, n-m) if (m > n - m) m = n - m; // 计算分子 [n × (n-1) × ... × (n-m+1)] / m! for (int i = 0; i < m; i++) { result *= (n - i); // 分子部分 result /= (i + 1); // 逐步除以分母 m! } return result; } int main() { int n, m; cin >> n >> m; double result = combination(n, m); cout << "C(" << n << ", " << m << ") = " << result; return 0; } ``` #### 修正说明: 1. **逻辑正确性**: - 使用公式 $C(n, m) = \prod_{i=1}^{m} \frac{n - i + 1}{i}$ 逐步计算,避免大数阶乘溢出。 - 循环次数精确为 `m` 次(`for(int i=0; i<m; i++)`)。 2. **类型匹配**:使用 `double` 存储结果,保留小数。 3. **边界处理**:检查 $m$ 的有效性,并优化计算($C(n,m)=C(n,n-m)$)。 4. **命名清晰**:函数名 `combination` 明确表示计算组合数。 --- ### 相关问题 1. 如何优化组合数计算以防止整数溢出? 2. 递归实现组合数计算的时间复杂度是多少? 3. 组合数在动态规划中有哪些应用场景?[^1] [^1]: 参考组合数在背包问题中的应用,如二项式系数计算路径数量。
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