Combination Sum

本文介绍了一种寻找候选数集合中所有唯一组合的算法,这些组合的和等于目标数。算法允许同一候选数被重复选择,并确保组合按非递减顺序排列且不包含重复项。代码实现使用了C++。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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]

 

Code:

class Solution {
public:
    void findSum(vector<int> &S,int sum,int level,int &t,vector<int> &buf,vector<vector<int>> &res){
        for(int i=level;i<S.size();i++){
            buf.push_back(S[i]);
            if(sum+S[i]==t)
                res.push_back(buf);
            if(sum+S[i]<=t)
                findSum(S,sum+S[i],i,t,buf,res);
            buf.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int> > combinationSum(vector<int> &candidates, int target) {
        vector<int> buf;
        vector<vector<int>> res;
        sort(candidates.begin(),candidates.end());
        findSum(candidates,0,0,target,buf,res);
        return res;
    }
};

  

转载于:https://www.cnblogs.com/winscoder/p/3535467.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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