【Leetcode】40. Combination Sum II

最新推荐文章于 2025-05-25 18:32:47 发布

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#DFS

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本文探讨了一道经典的算法问题——组合总和II，旨在找到候选数集合中所有可能的唯一组合，使得这些组合的元素之和等于给定的目标数。文章详细解析了解题思路，包括对序列进行排序、去重，以及如何通过深度优先搜索(DFS)算法高效地求解问题。此外，还提供了具体的Python代码实现。

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 (candidates) and a target number (target), find all unique combinations in candidates where the candidate numbers sums to target.

Each number in candidates 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.

Example 1:

Input: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8,
A solution set is:
[
  [1, 7],
  [1, 2, 5],
  [2, 6],
  [1, 1, 6]
]

Example 2:

Input: candidates = [2,5,2,1,2], target = 5,
A solution set is:
[
  [1,2,2],
  [5]
]

题目大意：

题目大意与39题差不多，可以参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_29600137/article/details/88419528

不同之处在于我们只能使用序列中给出的参数，序列中存在重复的参数。

解题思路：

生成排序并去重之后的序列，并计算出序列中每个参数的个数（单独保存为一个序列）。

维护好生成个数的序列DFS求解，注：对于本身就大于target的产生，我们可以将其去掉，时间可以从80ms提升到60ms

class Solution:
    def combinationSum2(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
        candidates.sort()
        new_can = []
        new_can.append(candidates[0])
        for i in range(1,len(candidates)):
            if candidates[i] != candidates[i-1]:
                new_can.append(candidates[i])
        len_c = len(new_can)
        num = [0] * len_c
        len_max = len_c
        cor_loc = 0
        num[0] += 1
        for i in range(1,len(candidates)):
            if candidates[i] != candidates[i-1]:
                cor_loc += 1
            num[cor_loc] += 1
        for i in range(len_c):
            if int(target / new_can[i]) == 0 and i < len_max:
                len_max = i
        ans = []
        tmp = []
        began = 0

        return DFS(ans, tmp, 0, target, len_max ,num, new_can, began)
def DFS(ans, tmp, cor, target, len_max, num, candidates, began):
    if cor > target:
        return ans
    if cor == target:
        new_ans = []
        for i in range(len(tmp)):
            new_ans.append(tmp[i])
        ans.append(new_ans)
        return ans
    for i in range(began, len_max):
        if num[i] != 0 and cor + candidates[i] <= target:
            tmp.append(candidates[i])
            num[i] -= 1
            cor += candidates[i]
            ans = DFS(ans, tmp, cor, target, len_max, num, candidates, i)
            tmp.pop()
            num[i] += 1
            cor -= candidates[i]
    return ans