【算法与数据结构】377、LeetCode组合总和 Ⅳ

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一、题目

【算法与数据结构】377、LeetCode组合总和 Ⅳ,算法,算法

二、解法

  思路分析:本题明面上说是组合,实际上指的是排列。动态规划排列组合背包问题需要考虑遍历顺序。 d p [ i ] dp[i] dp[i]指的是nums数组中总和为target的元素排列的个数。 d p [ i ] dp[i] dp[i]可以由 d p [ i − n u m s [ j ] ] dp[i-nums[j]] dp[inums[j]]推导出来。因此递推公式为 d p [ i ] + = d p [ i − n u m s [ j ] ] dp[i] += dp[i - nums[j]] dp[i]+=dp[inums[j]] d p [ 0 ] dp[0] dp[0]初始化为1,其他元素初始化为0。因为是排列问题,排列问题需要先遍历背包容量,后遍历物品。如果把遍历nums(物品)放在外循环,遍历target的作为内循环的话,举一个例子:计算dp[4]的时候,结果集只有 {1,3} 这样的集合,不会有{3,1}这样的集合,因为nums遍历放在外层,3只能出现在1后面。C++测试用例有两个数相加超过int的数据,所以需要在if里加上dp[i] < INT_MAX - dp[i - num]。
  程序如下

class Solution {
public:
    int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int>dp(target + 1, 0);
        dp[0] = 1;
        for (int i = 0; i <= target; i++) {  // 遍历背包容量
            for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {    // 遍历物品
                if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] < INT_MAX - dp[i - nums[j]]) {
                    dp[i] += dp[i - nums[j]];
                }
            }
        }
        return dp[target];
    }
};

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( t a r g e t ∗ n ) O(target*n) O(targetn),n是nums数组长度。
  • 空间复杂度: O ( t a r g e t ) O(target) O(target)

三、完整代码

# include <iostream>
# include <vector>
using namespace std;

class Solution {
public:
    int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int>dp(target + 1, 0);
        dp[0] = 1;
        for (int i = 0; i <= target; i++) {  // 遍历背包容量
            for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {    // 遍历物品
                if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] < INT_MAX - dp[i - nums[j]]) {
                    dp[i] += dp[i - nums[j]];
                }
            }
        }
        return dp[target];
    }
};

int main() {
    Solution s1;
    vector<int> nums = { 1,2,3 };
    int target = 4;
    int result = s1.combinationSum4(nums, target);
    cout << result << endl;
    system("pause");
    return 0;
}

end文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-819012.html

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