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youngyangyang04
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# 算法文章精选
**提示:在电脑端看如下文章的,看不到文章的评论区,建议在手机端「代码随想录」公众号里也翻一下对应的文章,评论区有录友们的打卡总结,相信会和你有不少共鸣!**
* 编程语言
* [C++面试&C++学习指南知识点整理](https://github.com/youngyangyang04/TechCPP)
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大家好我是程序员Carl哈工大师兄ACM 校赛、黑龙江省赛、东北四省赛金牌、亚洲区域赛铜牌获得者先后在腾讯和百度从事后端技术研发CSDN博客专家。对算法和C++后端技术有一定的见解利用工作之余重新刷leetcode。
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@ -237,3 +237,5 @@ void backtracking(参数) {
**就酱如果对你有帮助就帮Carl转发一下吧让更多的同学发现这里**
**[本题剪枝操作文章链接](https://mp.weixin.qq.com/s/Ri7spcJMUmph4c6XjPWXQA)**

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# 第216题. 组合总和 III
## 链接
https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum-iii/
> 别看本篇选的是组合总和III而不是组合总和本题和上一篇[回溯算法:求组合问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/OnBjbLzuipWz_u4QfmgcqQ)相比难度刚刚好!
# 第216题.组合总和III
链接https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum-iii/
找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数,并且每种组合中不存在重复的数字。
说明:
说明:
* 所有数字都是正整数。
* 解集不能包含重复的组合。 
所有数字都是正整数。
解集不能包含重复的组合。 
示例 1:
输入: k = 3, n = 7
输出: [[1,2,4]]
示例 1:
: k = 3, n = 7
输出: [[1,2,4]]
示例 2:
输入: k = 3, n = 9
输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]
示例 2:
输入: k = 3, n = 9
: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]
# 思路
这道题目注意一下几点:
本题就是在[1,2,3,4,5,6,7,8,9]这个集合中找到和为n的k个数的组合。
* 解集不能包含重复的组合。 说明不用去重了,难度就小一些。
* 求的是组合那么集合没有顺序for里面依然要从startIndex开始如果是排列的话就从0开始
相对于[回溯算法:求组合问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/OnBjbLzuipWz_u4QfmgcqQ)无非就是多了一个限制本题是要找到和为n的k个数的组合而整个集合已经是固定的了[1,...,9]。
本题k相当于限制了树的深度9就是树的宽度
想到这一点了,做过[77. 组合](https://mp.weixin.qq.com/s/OnBjbLzuipWz_u4QfmgcqQ)之后,本题是简单一些了
本题k相当于了树的深度9因为整个集合就是9个数就是树的宽度。
例如 k = 2n = 4的话就是在集合[1,2,3,4,5,6,7,8,9]中求 k个数 = 2, n = 4的组合。
选取过程如图:
<img src='../pics/216.组合总和III.png' width=600> </img></div>
那么这还是一道标准的模板题,模板:
图中可以看出只有最后取到集合13和为4 符合条件。
## 回溯三部曲
* **确定递归函数参数**
和[回溯算法:求组合问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/OnBjbLzuipWz_u4QfmgcqQ)一样依然需要一维数组path来存放符合条件的结果二维数组result来存放结果集。
这里我依然定义path 和 result为全局变量。
至于为什么取名为path从上面树形结构中可以看出结果其实就是一条根节点到叶子节点的路径。
```
backtracking() {
if (终止条件) {
存放结果;
}
vector<vector<int>> result; // 存放结果集
vector<int> path; // 符合条件的结果
```
for (选择:选择列表(可以想成树中节点孩子的数量)) {
递归,处理节点;
backtracking();
回溯,撤销处理结果
}
接下来还需要如下参数:
* targetSumint目标和也就是题目中的n。
* kint就是题目中要求k个数的集合。
* sumint为已经收集的元素的总和也就是path里元素的总和。
* startIndexint为下一层for循环搜索的起始位置。
所以代码如下:
```
vector<vector<int>> result;
vector<int> path;
void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex)
```
其实这里sum这个参数也可以省略每次targetSum减去选取的元素数值然后判断如果targetSum为0了说明收集到符合条件的结果了我这里为了直观便于理解还是加一个sum参数。
还要强调一下,回溯法中递归函数参数很难一次性确定下来,一般先写逻辑,需要啥参数了,填什么参数。
* 确定终止条件
什么时候终止呢?
在上面已经说了k其实就已经限制树的深度因为就取k个元素树再往下深了没有意义。
所以如果path.size() 和 k相等了就终止。
如果此时path里收集到的元素和sum 和targetSum就是题目描述的n相同了就用result收集当前的结果。
所以 终止代码如下:
```
if (path.size() == k) {
if (sum == targetSum) result.push_back(path);
return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回
}
```
* **单层搜索过程**
本题和[回溯算法:求组合问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/OnBjbLzuipWz_u4QfmgcqQ)区别之一就是集合固定的就是9个数[1,...,9]所以for循环固定i<=9
# C++代码
如图:
<img src='../pics/216.组合总和III.png' width=600> </img></div>
处理过程就是 path收集每次选取的元素相当于树型结构里的边sum来统计path里元素的总和。
代码如下:
```
for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
sum += i;
path.push_back(i);
backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
sum -= i; // 回溯
path.pop_back(); // 回溯
}
```
**别忘了处理过程 和 回溯过程是一一对应的,处理有加,回溯就要有减!**
参照[关于回溯算法,你该了解这些!](https://mp.weixin.qq.com/s/gjSgJbNbd1eAA5WkA-HeWw)中的模板不难写出如下C++代码:
```
class Solution {
private:
vector<vector<int>> result;
vector<int> path;
void backtracking(int target, int k, int num, int sum, int startIndex) {
if (sum > target || num > k) { // 剪枝操作如果sum大于target或者num大于k了没有继续搜索的必要了
return;
vector<vector<int>> result; // 存放结果集
vector<int> path; // 符合条件的结果
// targetSum目标和也就是题目中的n。
// k题目中要求k个数的集合。
// sum已经收集的元素的总和也就是path里元素的总和。
// startIndex下一层for循环搜索的起始位置。
void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex) {
if (path.size() == k) {
if (sum == targetSum) result.push_back(path);
return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回
}
if (num == k && sum == target) {
result.push_back(path);
return;
}
for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
sum += i;
path.push_back(i);
num++;
backtracking(target, k, num, sum, i + 1);
num--;
sum -= i;
path.pop_back();
sum += i; // 处理
path.push_back(i); // 处理
backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
sum -= i; // 回溯
path.pop_back(); // 回溯
}
}
public:
vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {
backtracking(n, k, 0, 0, 1);
result.clear(); // 可以不加
path.clear(); // 可以不加
backtracking(n, k, 0, 1);
return result;
}
};
```
## 剪枝
这道题目,剪枝操作其实是很容易想到了,想必大家看上面的树形图的时候已经想到了。
如图:
<img src='../pics/216.组合总和III1.png' width=600> </img></div>
已选元素总和如果已经大于n图中数值为4那么往后遍历就没有意义了直接剪掉。
那么剪枝的地方一定是在递归终止的地方剪,剪枝代码如下:
```
if (sum > targetSum) { // 剪枝操作
return;
}
```
最后C++代码如下:
```
class Solution {
private:
vector<vector<int>> result; // 存放结果集
vector<int> path; // 符合条件的结果
// targetSum目标和也就是题目中的n。
// k题目中要求k个数的集合。
// sum已经收集的元素的总和也就是path里元素的总和。
// startIndex下一层for循环搜索的起始位置。
void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex) {
if (sum > targetSum) { // 剪枝操作
return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回
}
if (path.size() == k) {
if (sum == targetSum) result.push_back(path);
return;
}
for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
sum += i; // 处理
path.push_back(i); // 处理
backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
sum -= i; // 回溯
path.pop_back(); // 回溯
}
}
public:
vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {
result.clear(); // 可以不加
path.clear(); // 可以不加
backtracking(n, k, 0, 1);
return result;
}
};
```
# 总结
开篇就介绍了本题与[回溯算法:求组合问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/OnBjbLzuipWz_u4QfmgcqQ)的区别,相对来说加了元素总和的限制,如果做完[回溯算法:求组合问题!](https://mp.weixin.qq.com/s/OnBjbLzuipWz_u4QfmgcqQ)再做本题在合适不过。
分析完区别,依然把问题抽象为树形结构,按照回溯三部曲进行讲解,最后给出剪枝的优化。
相信做完本题,大家对组合问题应该有初步了解了。
**就酱如果感觉对你有帮助就帮Carl转发一下吧让更多小伙伴知道这里**

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@ -0,0 +1,39 @@
这道题也不是单调栈的简单题
需要记录 传入的所有price
注意 股票价格相同的情况
需要自己维护一个数组用stack来记录下表 因为数组下标从0开始的注意 栈为空的两种情况(代码中注释)。
如果这道题,不用这个应用场景,而是直接给出输入数组的话,会简单一些。
这道题目他们都用两个栈来实现,貌似代码简介一些,但我这个最直观。 可以画一个图
```
class StockSpanner {
public:
stack<int> st;
vector<int> prices;
StockSpanner() {
}
int next(int price) {
prices.push_back(price);
while (!st.empty() && prices[st.top()] <= price) { // 注意这里等于的情况
st.pop();
}
int result;
int curPriceIndex = prices.size() - 1;
if (!st.empty()) { // 栈不为空,求差值
result = curPriceIndex - st.top();
} else { // 栈为空
if (prices.size() == 1) result = 1; // 如果是放入第一个元素就是result是1
else result = curPriceIndex + 1; // 不是放入的第一个元素了,那么就应该是当前索引+1
}
st.push(curPriceIndex);
return result;
}
};
```

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@ -1,4 +1,7 @@
## 链接
https://leetcode-cn.com/problems/unique-number-of-occurrences/
## 思路
这道题目数组在是哈希法中的经典应用,如果对数组在哈希法中的使用还不熟悉的同学可以看这两篇:[数组在哈希法中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/vM6OszkM6L1Mx2Ralm9Dig)和[哈希法383. 赎金信](https://mp.weixin.qq.com/s/sYZIR4dFBrw_lr3eJJnteQ)
@ -7,8 +10,6 @@
回归本题,**本题强调了-1000 <= arr[i] <= 1000**那么就可以用数组来做哈希arr[i]作为哈希表数组的下标那么arr[i]可以是负数,怎么办?负数不能做数组下标。
**PS本文[leetcode刷题攻略](https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master)已经收录相信可以帮你稳稳的提升算法能力给star支持一下吧**
**此时可以定义一个2000大小的数组例如int count[2002];**统计的时候将arr[i]统一加1000这样就可以统计arr[i]的出现频率了。