回溯算法--LC.40组合总和II

回溯法解决组合问题：去重与剪枝

最新推荐文章于 2025-12-06 07:43:37 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 07:43:37 发布 · 380 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#leetcode #回溯法

leetcode 专栏收录该内容

75 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了如何使用回溯法解决组合问题，特别是针对数组中有重复元素的情况。通过排序和剪枝策略实现了解集去重，确保每个解都是唯一的。示例代码展示了如何在Python中实现这一算法，适用于解决40题的组合问题。

在这里插入图片描述

class Solution(object):
    def combinationSum2(self, candidates, target):
        """
        :type candidates: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        # 回溯法
        # 此题与39题的区别：39的数组内无重复，但是组合内数字可以重复；40是数组内有重复，但是组合内的数字只能使用一次，解集中不能有重复的集合
        # 40题最关键的一点就是去重，这里的去重是解集中的，不是解集内部
        # 例如，[1,1,1,2]可以，[[1,2],[1,2]]不行
        result = list()
        # 先排序，从小到大，让重复的可以挨着
        candidates.sort()
        self.backtracking(candidates, target, result, 0, [])
        return result
    def backtracking(self, candidates, target, result, start, path):
        
        # 终止条件
        if sum(path) == target:
            result.append(path[:]) 
            return
        for i in range(len(candidates)):
            # 剪枝
            if sum(path) + candidates[i] > target:
                return
            # 去重操作，candidates[i] == candidates[i-1]只能保证当前数字与前一个数字相等，i>start确保的是，同一层不能有重复的，但是同一枝里面，往下是可以重复的
            if i>start and candidates[i] == candidates[i-1]:
                continue
            
            path.append(i)
            self.backtracking(candidates, target, result, i+1, path)
            # 回溯
            path.pop()