【代码随想录训练营】【Day26休息】【Day27】第七章|回溯算法|39. 组合总和|40.组合总和II|131.分割回文串

组合总和

题目详细:LeetCode.39

由题可知:

  • 给你一个无重复元素的整数数组 candidates 和一个目标整数 target,找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的所有不同组合
  • candidates 中的同一个数字可以无限制重复被选取

所以可得:

  • 递归的结束条件(回溯的条件)为,组合之和 == target,并将该组合放入结果集中
  • 利用 for 循环依次累计 candidates 中数字的和 sum
    • 当 sum <= target 时,那么 i 不变,继续递归重复累计当前数字,或保存和为 target 的组合结果
    • 当 sum > target 时,那么直接回溯,i++,累计下一个数字
  • 所以递归的参数(回溯的参数)有:整数数组 candidates 、目标整数 target、当前累计的数字之和 sum 和 当前累计的数字的下标 startNum。

Java解法(递归,回溯):

class Solution {
   
   
    List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
    Deque<Integer> path = new ArrayDeque<>();

    public void backtracking(int[] candidates, int target, int sum, int startNum){
   
   
        if(sum == target){
   
   
            ans.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }

        for(int i = startNum; i < candidates.length; i++){
   
   
            int num = candidates[i];
            path.offer(num);
            sum += num;
            if(sum <= target){
   
   
                backtracking(candidates, target, sum, i);
            }
            // else:如果已经sum > target了,那么直接回溯
            // 回溯
            path.removeLast();
            sum -= num;
            // i++:累计下一个数字
        }
    }

    public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
   
   
        backtracking(candidates, target, 0
### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### 一、Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序三种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂一些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 三、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
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