【LeetCode题意分析&解答】39. Combination Sum

组合求和算法解析
本文详细解析了一道经典的算法题目——组合求和。题目要求从给定的数字集合中找到所有可能的组合,使得组合内数字之和等于目标值。文章提供了详细的解题思路和AC代码实现。

Given a set of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T.

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

Note:

  • All numbers (including target) will be positive integers.
  • Elements in a combination (a1, a2, … , ak) must be in non-descending order. (ie, a1 ≤ a2 ≤ … ≤ ak).
  • The solution set must not contain duplicate combinations.

 

For example, given candidate set 2,3,6,7 and target 7
A solution set is: 
[7] 
[2, 2, 3] 

题意分析:

  本题是给定一个数字集合(可能有重复)和一个目标值,让你找出所有可能的组合,使之和为目标值。所有的数字可以使用无限次,要求得到的组合不能有重复,并且组合里面的数字必须是升序。

解答:

  思路是循环拿每个数字去迭代,找出所有的组合,满足条件返回,不满足退回上一步继续下一个数字的尝试。看特征,仍然是用回溯法的思路去做。

AC代码:

class Solution(object):
    def combinationSum(self, candidates, target):
        ret_list = []
        def backtracing(target, candidates, index, temp_list):
            if target == 0:
                ret_list.append(temp_list)
            elif target > 0:
                for i in xrange(index, len(candidates)):
                    backtracing(target - candidates[i], candidates, i, temp_list + [candidates[i]])

        backtracing(target, sorted(list(set(candidates))), 0, [])
        return ret_list

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuifengjingling/p/5289908.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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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。
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