问题描述
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates
和一个目标整数 target
,找出 candidates
中可以使数字和为目标数 target
的 所有 不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
candidates
中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同,则两种组合是不同的。
对于给定的输入,保证和为 target
的不同组合数少于 150
个。
示例 1:
**输入:**candidates = [2,3,6,7],
target = 7
输出:[[2,2,3],[7]]
解释:
2 和 3 可以形成一组候选,2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。
7 也是一个候选, 7 = 7 。
仅有这两种组合。
示例 2:
输入: candidates = [2,3,5],
target = 8
输出: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]
示例 3:
输入: candidates = [2],
target = 1
输出: []
提示:
1 <= candidates.length <= 30
2 <= candidates[i] <= 40
candidates
的所有元素 互不相同
1 <= target <= 40
回溯
核心思路
本题和leetcode 77.组合,leetcode 216.组合总和 III的区别是:本题没有数量要求,可以无限重复,但是有总和的限制,所以间接的也是有个数的限制。
code
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| class Solution { private: vector<vector<int>> result; vector<int> path; void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex) { if (sum > target) { return; } if (sum == target) { result.push_back(path); return; }
for (int i = startIndex; i < candidates.size(); i++) { sum += candidates[i]; path.push_back(candidates[i]); backtracking(candidates, target, sum, i); sum -= candidates[i]; path.pop_back(); } } public: vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) { result.clear(); path.clear(); backtracking(candidates, target, 0, 0); return result; } };
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剪枝优化
核心思路
对总集合排序之后,如果下一层的sum(就是本层的 sum + candidates[i])已经大于target,就可以结束本轮for循环的遍历。
code
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| class Solution { private: vector<vector<int>> result; vector<int> path; void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex) { if (sum == target) { result.push_back(path); return; }
for (int i = startIndex; i < candidates.size() && sum + candidates[i] <= target; i++) { sum += candidates[i]; path.push_back(candidates[i]); backtracking(candidates, target, sum, i); sum -= candidates[i]; path.pop_back();
} } public: vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) { result.clear(); path.clear(); sort(candidates.begin(), candidates.end()); backtracking(candidates, target, 0, 0); return result; } };
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- 时间复杂度: O(n∗2n),不过这只是复杂度的上界,因为剪枝的存在,真实的时间复杂度远小于此。
- 空间复杂度: O(target)