mirror of
https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master.git
synced 2025-07-06 23:28:29 +08:00
Update
This commit is contained in:
@ -14,6 +14,8 @@
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# 算法文章精选
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# 算法文章精选
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**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!**
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* 编程语言
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* 编程语言
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* [C++面试&C++学习指南知识点整理](https://github.com/youngyangyang04/TechCPP)
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* [C++面试&C++学习指南知识点整理](https://github.com/youngyangyang04/TechCPP)
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@ -414,17 +416,16 @@
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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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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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**加我的微信,备注:「个人简单介绍」+「组队刷题」**, 拉你进刷题群,每天一道经典题目分析,而且题目不是孤立的,每一道题目之间都是有关系的,都是由浅入深一脉相承的,所以学习效果最好是每篇连续着看,也许之前你会某些知识点,但是一直没有把知识点串起来,这里每天一篇文章就会帮你把知识点串起来。我也花了不少精力来整理我的题解,**而且我不会在群里发任何广告,纯自己学习和分享。 欢迎你的加入!**
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**加我的微信,备注:「个人简单介绍」+「组队刷题」**, 拉你进刷题群,每天一道经典题目分析,而且题目不是孤立的,每一道题目之间都是有关系的,都是由浅入深一脉相承的,所以学习效果最好是每篇连续着看,也许之前你会某些知识点,但是一直没有把知识点串起来,这里每天一篇文章就会帮你把知识点串起来。
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<a name="微信"></a>
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<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200814140330894.png" data-img="1" width="175" height="175">
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# 我的公众号
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# 我的公众号
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<a name="公众号"></a>
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<a name="公众号"></a>
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Binary file not shown.
Before Width: | Height: | Size: 87 KiB After Width: | Height: | Size: 218 KiB |
BIN
pics/216.组合总和III1.png
Normal file
BIN
pics/216.组合总和III1.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 237 KiB |
@ -237,3 +237,5 @@ void backtracking(参数) {
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**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!**
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**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!**
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**[本题剪枝操作文章链接](https://mp.weixin.qq.com/s/Ri7spcJMUmph4c6XjPWXQA)**
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@ -1,84 +1,217 @@
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## 链接
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https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum-iii/
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> 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!
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# 第216题.组合总和III
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# 第216题.组合总和III
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链接:https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum-iii/
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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。
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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。
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说明:
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说明:
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* 所有数字都是正整数。
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所有数字都是正整数。
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* 解集不能包含重复的组合。
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解集不能包含重复的组合。
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示例 1:
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示例 1:
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输入: k = 3, n = 7
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输入: k = 3, n = 7
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输出: [[1,2,4]]
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输出: [[1,2,4]]
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示例 2:
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示例 2:
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输入: k = 3, n = 9
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输入: k = 3, n = 9
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输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]
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输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]
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# 思路
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# 思路
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这道题目注意一下几点:
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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。
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* 解集不能包含重复的组合。 说明不用去重了,难度就小一些。
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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]。
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* 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)
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本题k相当于限制了树的深度,9就是树的宽度。
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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。
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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。
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例如 k = 2,n = 4的话,就是在集合[1,2,3,4,5,6,7,8,9]中求 k(个数) = 2, n(和) = 4的组合。
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选取过程如图:
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选取过程如图:
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<img src='../pics/216.组合总和III.png' width=600> </img></div>
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<img src='../pics/216.组合总和III.png' width=600> </img></div>
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那么这还是一道标准的模板题,模板:
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图中,可以看出,只有最后取到集合(1,3)和为4 符合条件。
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## 回溯三部曲
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* **确定递归函数参数**
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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。
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这里我依然定义path 和 result为全局变量。
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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。
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```
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```
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backtracking() {
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vector<vector<int>> result; // 存放结果集
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if (终止条件) {
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vector<int> path; // 符合条件的结果
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存放结果;
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```
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}
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for (选择:选择列表(可以想成树中节点孩子的数量)) {
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接下来还需要如下参数:
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递归,处理节点;
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backtracking();
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* targetSum(int)目标和,也就是题目中的n。
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回溯,撤销处理结果
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* k(int)就是题目中要求k个数的集合。
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}
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* sum(int)为已经收集的元素的总和,也就是path里元素的总和。
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* startIndex(int)为下一层for循环搜索的起始位置。
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所以代码如下:
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```
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vector<vector<int>> result;
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vector<int> path;
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void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex)
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```
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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。
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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。
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* 确定终止条件
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什么时候终止呢?
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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。
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所以如果path.size() 和 k相等了,就终止。
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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。
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所以 终止代码如下:
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```
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if (path.size() == k) {
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if (sum == targetSum) result.push_back(path);
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return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回
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}
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}
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```
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```
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* **单层搜索过程**
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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
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# C++代码
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如图:
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<img src='../pics/216.组合总和III.png' width=600> </img></div>
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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。
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代码如下:
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```
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for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
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sum += i;
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path.push_back(i);
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backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
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sum -= i; // 回溯
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path.pop_back(); // 回溯
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}
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```
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**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!**
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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:
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```
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```
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||||||
class Solution {
|
class Solution {
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private:
|
private:
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||||||
vector<vector<int>> result;
|
vector<vector<int>> result; // 存放结果集
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||||||
vector<int> path;
|
vector<int> path; // 符合条件的结果
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||||||
void backtracking(int target, int k, int num, int sum, int startIndex) {
|
// targetSum:目标和,也就是题目中的n。
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||||||
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
|
// k:题目中要求k个数的集合。
|
||||||
return;
|
// 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) {
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||||||
result.push_back(path);
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
|
for (int i = startIndex; i <= 9; i++) {
|
||||||
sum += i;
|
sum += i; // 处理
|
||||||
path.push_back(i);
|
path.push_back(i); // 处理
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||||||
num++;
|
backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
|
||||||
backtracking(target, k, num, sum, i + 1);
|
sum -= i; // 回溯
|
||||||
num--;
|
path.pop_back(); // 回溯
|
||||||
sum -= i;
|
|
||||||
path.pop_back();
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public:
|
public:
|
||||||
vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {
|
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;
|
return result;
|
||||||
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
};
|
};
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
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## 剪枝
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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。
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如图:
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<img src='../pics/216.组合总和III1.png' width=600> </img></div>
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已选元素总和如果已经大于n(图中数值为4)了,那么往后遍历就没有意义了,直接剪掉。
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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:
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```
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if (sum > targetSum) { // 剪枝操作
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||||||
|
return;
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||||||
|
}
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```
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||||||
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最后C++代码如下:
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||||||
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||||||
|
```
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||||||
|
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;
|
||||||
|
}
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||||||
|
};
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|
```
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# 总结
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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。
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|
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。
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相信做完本题,大家对组合问题应该有初步了解了。
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**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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39
problems/0901.股票价格跨度.md
Normal file
39
problems/0901.股票价格跨度.md
Normal file
@ -0,0 +1,39 @@
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这道题也不是单调栈的简单题
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需要记录 传入的所有price
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注意 股票价格相同的情况
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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)。
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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。
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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
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```
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class StockSpanner {
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public:
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||||||
|
stack<int> st;
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|
vector<int> prices;
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||||||
|
StockSpanner() {
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||||||
|
}
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||||||
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||||||
|
int next(int price) {
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||||||
|
prices.push_back(price);
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||||||
|
while (!st.empty() && prices[st.top()] <= price) { // 注意这里等于的情况
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|
st.pop();
|
||||||
|
}
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||||||
|
int result;
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|
int curPriceIndex = prices.size() - 1;
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|
if (!st.empty()) { // 栈不为空,求差值
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||||||
|
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;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
```
|
@ -1,4 +1,7 @@
|
|||||||
|
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## 链接
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https://leetcode-cn.com/problems/unique-number-of-occurrences/
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## 思路
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## 思路
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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)
|
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)
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@ -7,8 +10,6 @@
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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。
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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。
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**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!**
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**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。
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**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。
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