【leetcode】377. Combination Sum IV【M】

jQuery 版本怎么选?别一上来就用最新版,老项目里这个坑很常见 jQuery 是一个封装好的 JavaScript 函数库,简称 JQ它的核心理念是jQuery 有 1.x、2.x、3.x 三个主要版本系列2.0 以上版本不再支持 IE6、IE7、IE8版本选择不能只看“新不新”,而要看项目兼容性和实际需求.min.js是压缩版文件,生产环境常用使用 jQuery 前必须先通过<script>正确引入基本就是没引入或引入失败可以快速绑定点击事件.animate()可以快速实现动画效果,但定位属性要设置好。 阅读详情

Given an integer array with all positive numbers and no duplicates, find the number of possible combinations that add up to a positive integer target.

Example:

nums = [1, 2, 3]
target = 4

The possible combination ways are:
(1, 1, 1, 1)
(1, 1, 2)
(1, 2, 1)
(1, 3)
(2, 1, 1)
(2, 2)
(3, 1)

Note that different sequences are counted as different combinations.

Therefore the output is 7.

Follow up:
What if negative numbers are allowed in the given array?
How does it change the problem?
What limitation we need to add to the question to allow negative numbers?

Credits:
Special thanks to @pbrother for adding this problem and creating all test cases.

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动态规划,应该算是比较经典的无限背包问题

从1到target,

dp[i] = ∑ dp[i-j] (j<=0 and j < i) 求和

最后dp[target] 就是结果





class Solution(object):
    def combinationSum4(self, nums, target):

        nums.sort()
        #print nums

        res = [0] * (target+1)
        res[0] = 1


        for i in xrange(1,target+1):
            t = 0
            #print res
            for j in nums:
                #print i,j
                if j > i:
                    break
                t += res[i-j]
            res[i] = t
        return res[-1]

        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: int
        """


大模型量化技术全解析:从INT8到GPTQ/AWQ,降低部署成本实战指南 模型量化是一种通过降低神经网络权重和激活值的数据精度(如从FP16降至INT8/INT4),从而大幅减少模型内存占用和计算开销的核心模型压缩技术。其原理基于线性变换,将高精度浮点数映射到低精度整数表示,在硬件层面能利用专用低精度计算单元实现显著加速。这项技术的核心价值在于解决了大模型(如千亿参数LLM)部署时面临的高昂显存成本和推理延迟问题,使其能在消费级GPU和边缘设备上高效运行。当前,后训练量化(PTQ)因其无需重新训练的特性成为主流,衍生出GPTQ、AWQ、SmoothQuant等多种方法,广泛应用于 阅读详情

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Vicky_Vicky_990121
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