Combination Sum

本文介绍了一个使用深度优先搜索算法解决组合总和问题的C++实现。通过递归地选择候选数组中的元素,直到达到目标和或超过目标和为止。此方法通过排序数组并使用回溯技巧优化了搜索过程。

https://leetcode.com/problems/combination-sum/

 1 class Solution {
 2 public:
 3     void getResult(vector<vector<int>>& res,vector<int>& path,int target,int index,int sum,vector<int>& candidates)
 4     {
 5         if(sum>target)
 6         {
 7             return;
 8         }
 9         else if(sum==target)
10         {
11             res.push_back(path);
12             return ;
13         }
14         else
15         {
16             for(int i=index;i<candidates.size();i++)
17             {
18                 path.push_back(candidates.at(i));
19                 getResult(res,path,target,i,sum+candidates.at(i),candidates);
20                 path.pop_back();
21             }
22         }
23         
24     }
25     vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
26         int size=candidates.size();
27         vector<vector<int>> res;
28         if(target==0)
29             return res;
30         sort(candidates.begin(),candidates.end());
31         vector<int> path;
32         
33         getResult(res,path,target,0,0,candidates);
34         
35         return res;
36         
37     }
38 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aguai1992/p/4657338.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
在调用 `Solution` 类的 `combinationSum2` 方法时出现 `AttributeError: 'Solution' object has no attribute 'combinationSum2'` 错误,通常表示该类中并未定义 `combinationSum2` 方法。此类错误可能由以下几个原因导致: - **拼写错误**:方法名可能存在拼写错误,例如大小写不一致或多余的字符。Python 是大小写敏感的语言,因此 `combinationSum2` 和 `combinationsum2` 会被视为不同的标识符。 - **方法未定义**:如果 `combinationSum2` 方法未在 `Solution` 类中定义,则尝试调用时会引发 `AttributeError`。确保该方法已在类中正确定义。 - **继承问题**:如果 `Solution` 类继承自另一个包含 `combinationSum2` 方法的类,但未正确继承或覆盖该方法,也可能导致此错误。 - **IDE 或编辑器缓存问题**:有时,开发环境可能未及时更新代码更改,导致调用旧版本的类定义。尝试重启 IDE 或清除缓存后重新运行代码。 以下是一个示例,展示如何正确定义 `combinationSum2` 方法: ```python class Solution: def combinationSum2(self, candidates, target): # 方法实现 pass ``` 如果用户确实意图调用 `combinationSum` 方法而非 `combinationSum2`,则应检查调用语句是否正确,并确认方法名拼写一致。此外,可以使用 `dir(Solution)` 函数查看 `Solution` 类中所有可用的方法和属性,以确认 `combinationSum2` 是否存在。 ### 示例:检查类的方法 ```python print(dir(Solution)) # 列出 Solution 类的所有属性和方法 ``` 通过上述方式,可以有效诊断并修复 `AttributeError: 'Solution' object has no attribute 'combinationSum2'` 错误。 ---
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