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<p align="center">
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<a href="https://programmercarl.com/other/xunlianying.html" target="_blank">
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<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
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</a>
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<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 494.目标和
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/target-sum/)
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难度：中等
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给定一个非负整数数组，a1, a2, ..., an, 和一个目标数，S。现在你有两个符号 + 和 -。对于数组中的任意一个整数，你都可以从 + 或 -中选择一个符号添加在前面。
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返回可以使最终数组和为目标数 S 的所有添加符号的方法数。
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示例：
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* 输入：nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3
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* 输出：5
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解释：
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* -1+1+1+1+1 = 3
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* +1-1+1+1+1 = 3
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* +1+1-1+1+1 = 3
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* +1+1+1-1+1 = 3
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* +1+1+1+1-1 = 3
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一共有5种方法让最终目标和为3。
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提示：
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* 数组非空，且长度不会超过 20 。
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* 初始的数组的和不会超过 1000 。
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* 保证返回的最终结果能被 32 位整数存下。
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# 算法公开课
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**《代码随想录》算法视频公开课：[装满背包有多少种方法？| LeetCode：494.目标和](https://www.bilibili.com/video/BV1o8411j73x/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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如果对背包问题不都熟悉先看这两篇：
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* [动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html)
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* [动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)
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如果跟着「代码随想录」一起学过[回溯算法系列](https://programmercarl.com/回溯总结.html)的录友，看到这道题，应该有一种直觉，就是感觉好像回溯法可以爆搜出来。
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事实确实如此，下面我也会给出相应的代码，只不过会超时，哈哈。
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这道题目咋眼一看和动态规划背包啥的也没啥关系。
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本题要如何使表达式结果为target，
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既然为target，那么就一定有 left组合 - right组合 = target。
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left + right = sum，而sum是固定的。right = sum - left
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公式来了， left - (sum - left) = target 推导出 left = (target + sum)/2 。
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target是固定的，sum是固定的，left就可以求出来。
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此时问题就是在集合nums中找出和为left的组合。
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## 回溯算法
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在回溯算法系列中，一起学过这道题目[回溯算法：39. 组合总和](https://programmercarl.com/0039.组合总和.html)的录友应该感觉很熟悉，这不就是组合总和问题么？
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此时可以套组合总和的回溯法代码，几乎不用改动。
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当然，也可以转变成序列区间选+ 或者 -，使用回溯法，那就是另一个解法。
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我也把代码给出来吧，大家可以了解一下，回溯的解法，以下是本题转变为组合总和问题的回溯法代码：
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```CPP
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class Solution {
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private:
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vector<vector<int>> result;
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vector<int> path;
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void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex) {
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if (sum == target) {
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result.push_back(path);
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}
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// 如果 sum + candidates[i] > target 就终止遍历
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for (int i = startIndex; i < candidates.size() && sum + candidates[i] <= target; i++) {
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sum += candidates[i];
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path.push_back(candidates[i]);
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backtracking(candidates, target, sum, i + 1);
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sum -= candidates[i];
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path.pop_back();
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}
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}
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public:
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int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int S) {
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int sum = 0;
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for (int i = 0; i < nums.size(); i++) sum += nums[i];
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if (S > sum) return 0; // 此时没有方案
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if ((S + sum) % 2) return 0; // 此时没有方案，两个int相加的时候要各位小心数值溢出的问题
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int bagSize = (S + sum) / 2; // 转变为组合总和问题，bagsize就是要求的和
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// 以下为回溯法代码
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result.clear();
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path.clear();
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sort(nums.begin(), nums.end()); // 需要排序
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backtracking(nums, bagSize, 0, 0);
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return result.size();
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}
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};
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```
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当然以上代码超时了。
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也可以使用记忆化回溯，但这里我就不在回溯上下功夫了，直接看动规吧
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## 动态规划
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如何转化为01背包问题呢。
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假设加法的总和为x，那么减法对应的总和就是sum - x。
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所以我们要求的是 x - (sum - x) = target
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x = (target + sum) / 2
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**此时问题就转化为，装满容量为x的背包，有几种方法**。
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这里的x，就是bagSize，也就是我们后面要求的背包容量。
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大家看到(target + sum) / 2 应该担心计算的过程中向下取整有没有影响。
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这么担心就对了，例如sum 是5，S是2的话其实就是无解的，所以：
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```CPP
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（C++代码中，输入的S 就是题目描述的 target）
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if ((S + sum) % 2 == 1) return 0; // 此时没有方案
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```
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同时如果 S的绝对值已经大于sum，那么也是没有方案的。
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```CPP
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（C++代码中，输入的S 就是题目描述的 target）
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if (abs(S) > sum) return 0; // 此时没有方案
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```
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再回归到01背包问题，为什么是01背包呢？
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因为每个物品（题目中的1）只用一次！
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这次和之前遇到的背包问题不一样了，之前都是求容量为j的背包，最多能装多少。
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本题则是装满有几种方法。其实这就是一个组合问题了。
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1. 确定dp数组以及下标的含义
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dp[j] 表示：填满j（包括j）这么大容积的包，有dp[j]种方法
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其实也可以使用二维dp数组来求解本题，dp[i][j]：使用 下标为[0, i]的nums[i]能够凑满j（包括j）这么大容量的包，有dp[i][j]种方法。
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下面我都是统一使用一维数组进行讲解， 二维降为一维（滚动数组），其实就是上一层拷贝下来，这个我在[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)也有介绍。
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2. 确定递推公式
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有哪些来源可以推出dp[j]呢？
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只要搞到nums[i]，凑成dp[j]就有dp[j - nums[i]] 种方法。
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例如：dp[j]，j 为5，
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* 已经有一个1（nums[i]） 的话，有 dp[4]种方法 凑成 容量为5的背包。
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* 已经有一个2（nums[i]） 的话，有 dp[3]种方法 凑成 容量为5的背包。
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* 已经有一个3（nums[i]） 的话，有 dp[2]中方法 凑成 容量为5的背包
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* 已经有一个4（nums[i]） 的话，有 dp[1]中方法 凑成 容量为5的背包
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* 已经有一个5 （nums[i]）的话，有 dp[0]中方法 凑成 容量为5的背包
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那么凑整dp[5]有多少方法呢，也就是把 所有的 dp[j - nums[i]] 累加起来。
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所以求组合类问题的公式，都是类似这种：
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```
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dp[j] += dp[j - nums[i]]
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```
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**这个公式在后面在讲解背包解决排列组合问题的时候还会用到！**
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3. dp数组如何初始化
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从递推公式可以看出，在初始化的时候dp[0] 一定要初始化为1，因为dp[0]是在公式中一切递推结果的起源，如果dp[0]是0的话，递推结果将都是0。
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这里有录友可能认为从dp数组定义来说 dp[0] 应该是0，也有录友认为dp[0]应该是1。
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其实不要硬去解释它的含义，咱就把 dp[0]的情况带入本题看看应该等于多少。
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如果数组[0] ，target = 0，那么 bagSize = (target + sum) / 2 = 0。 dp[0]也应该是1， 也就是说给数组里的元素 0 前面无论放加法还是减法，都是 1 种方法。
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所以本题我们应该初始化 dp[0] 为 1。
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可能有同学想了，那 如果是 数组[0,0,0,0,0] target = 0 呢。
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其实 此时最终的dp[0] = 32，也就是这五个零 子集的所有组合情况，但此dp[0]非彼dp[0]，dp[0]能算出32，其基础是因为dp[0] = 1 累加起来的。
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dp[j]其他下标对应的数值也应该初始化为0，从递推公式也可以看出，dp[j]要保证是0的初始值，才能正确的由dp[j - nums[i]]推导出来。
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4. 确定遍历顺序
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在[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中，我们讲过对于01背包问题一维dp的遍历，nums放在外循环，target在内循环，且内循环倒序。
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5. 举例推导dp数组
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输入：nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3
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bagSize = (S + sum) / 2 = (3 + 5) / 2 = 4
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dp数组状态变化如下：
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C++代码如下：
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```CPP
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class Solution {
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public:
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int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int S) {
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int sum = 0;
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for (int i = 0; i < nums.size(); i++) sum += nums[i];
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if (abs(S) > sum) return 0; // 此时没有方案
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if ((S + sum) % 2 == 1) return 0; // 此时没有方案
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int bagSize = (S + sum) / 2;
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vector<int> dp(bagSize + 1, 0);
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dp[0] = 1;
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for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
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||
for (int j = bagSize; j >= nums[i]; j--) {
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||
dp[j] += dp[j - nums[i]];
|
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}
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}
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return dp[bagSize];
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}
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};
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```
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* 时间复杂度：O(n × m)，n为正数个数，m为背包容量
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* 空间复杂度：O(m)，m为背包容量
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## 总结
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此时 大家应该不禁想起，我们之前讲过的[回溯算法：39. 组合总和](https://programmercarl.com/0039.组合总和.html)是不是应该也可以用dp来做啊？
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是的，如果仅仅是求个数的话，就可以用dp，但[回溯算法：39. 组合总和](https://programmercarl.com/0039.组合总和.html)要求的是把所有组合列出来，还是要使用回溯法爆搜的。
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本题还是有点难度，大家也可以记住，在求装满背包有几种方法的情况下，递推公式一般为：
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```CPP
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dp[j] += dp[j - nums[i]];
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```
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后面我们在讲解完全背包的时候，还会用到这个递推公式！
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## 其他语言版本
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### Java
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```java
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class Solution {
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public int findTargetSumWays(int[] nums, int target) {
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int sum = 0;
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for (int i = 0; i < nums.length; i++) sum += nums[i];
|
||
//如果target过大 sum将无法满足
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if ( target < 0 && sum < -target) return 0;
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||
if ((target + sum) % 2 != 0) return 0;
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int size = (target + sum) / 2;
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if(size < 0) size = -size;
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int[] dp = new int[size + 1];
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||
dp[0] = 1;
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||
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
|
||
for (int j = size; j >= nums[i]; j--) {
|
||
dp[j] += dp[j - nums[i]];
|
||
}
|
||
}
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return dp[size];
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}
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||
}
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```
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### Python
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回溯版
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```python
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class Solution:
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def backtracking(self, candidates, target, total, startIndex, path, result):
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if total == target:
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result.append(path[:]) # 将当前路径的副本添加到结果中
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||
# 如果 sum + candidates[i] > target，则停止遍历
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for i in range(startIndex, len(candidates)):
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||
if total + candidates[i] > target:
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||
break
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total += candidates[i]
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path.append(candidates[i])
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||
self.backtracking(candidates, target, total, i + 1, path, result)
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||
total -= candidates[i]
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path.pop()
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||
def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int:
|
||
total = sum(nums)
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if target > total:
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return 0 # 此时没有方案
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||
if (target + total) % 2 != 0:
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||
return 0 # 此时没有方案，两个整数相加时要注意数值溢出的问题
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||
bagSize = (target + total) // 2 # 转化为组合总和问题，bagSize就是目标和
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||
# 以下是回溯法代码
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result = []
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||
nums.sort() # 需要对nums进行排序
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||
self.backtracking(nums, bagSize, 0, 0, [], result)
|
||
return len(result)
|
||
|
||
```
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二维DP
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||
```python
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||
class Solution:
|
||
def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int:
|
||
total_sum = sum(nums) # 计算nums的总和
|
||
if abs(target) > total_sum:
|
||
return 0 # 此时没有方案
|
||
if (target + total_sum) % 2 == 1:
|
||
return 0 # 此时没有方案
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||
target_sum = (target + total_sum) // 2 # 目标和
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||
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||
# 创建二维动态规划数组，行表示选取的元素数量，列表示累加和
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dp = [[0] * (target_sum + 1) for _ in range(len(nums) + 1)]
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# 初始化状态
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dp[0][0] = 1
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# 动态规划过程
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for i in range(1, len(nums) + 1):
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||
for j in range(target_sum + 1):
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||
dp[i][j] = dp[i - 1][j] # 不选取当前元素
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||
if j >= nums[i - 1]:
|
||
dp[i][j] += dp[i - 1][j - nums[i - 1]] # 选取当前元素
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||
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||
return dp[len(nums)][target_sum] # 返回达到目标和的方案数
|
||
|
||
|
||
```
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||
一维DP
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||
```python
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||
class Solution:
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||
def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int:
|
||
total_sum = sum(nums) # 计算nums的总和
|
||
if abs(target) > total_sum:
|
||
return 0 # 此时没有方案
|
||
if (target + total_sum) % 2 == 1:
|
||
return 0 # 此时没有方案
|
||
target_sum = (target + total_sum) // 2 # 目标和
|
||
dp = [0] * (target_sum + 1) # 创建动态规划数组，初始化为0
|
||
dp[0] = 1 # 当目标和为0时，只有一种方案，即什么都不选
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||
for num in nums:
|
||
for j in range(target_sum, num - 1, -1):
|
||
dp[j] += dp[j - num] # 状态转移方程，累加不同选择方式的数量
|
||
return dp[target_sum] # 返回达到目标和的方案数
|
||
|
||
```
|
||
|
||
### Go
|
||
```go
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||
func findTargetSumWays(nums []int, target int) int {
|
||
sum := 0
|
||
for _, v := range nums {
|
||
sum += v
|
||
}
|
||
if abs(target) > sum {
|
||
return 0
|
||
}
|
||
if (sum+target)%2 == 1 {
|
||
return 0
|
||
}
|
||
// 计算背包大小
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||
bag := (sum + target) / 2
|
||
// 定义dp数组
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||
dp := make([]int, bag+1)
|
||
// 初始化
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||
dp[0] = 1
|
||
// 遍历顺序
|
||
for i := 0; i < len(nums); i++ {
|
||
for j := bag; j >= nums[i]; j-- {
|
||
//推导公式
|
||
dp[j] += dp[j-nums[i]]
|
||
//fmt.Println(dp)
|
||
}
|
||
}
|
||
return dp[bag]
|
||
}
|
||
|
||
func abs(x int) int {
|
||
return int(math.Abs(float64(x)))
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### Javascript
|
||
```javascript
|
||
const findTargetSumWays = (nums, target) => {
|
||
|
||
const sum = nums.reduce((a, b) => a+b);
|
||
|
||
if(Math.abs(target) > sum) {
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
|
||
if((target + sum) % 2) {
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
|
||
const halfSum = (target + sum) / 2;
|
||
|
||
let dp = new Array(halfSum+1).fill(0);
|
||
dp[0] = 1;
|
||
|
||
for(let i = 0; i < nums.length; i++) {
|
||
for(let j = halfSum; j >= nums[i]; j--) {
|
||
dp[j] += dp[j - nums[i]];
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return dp[halfSum];
|
||
};
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### TypeScript
|
||
|
||
TypeScript:
|
||
|
||
```ts
|
||
function findTargetSumWays(nums: number[], target: number): number {
|
||
// 把数组分成两个组合left, right.left + right = sum, left - right = target.
|
||
const sum: number = nums.reduce((a: number, b: number): number => a + b);
|
||
if ((sum + target) % 2 || Math.abs(target) > sum) return 0;
|
||
const left: number = (sum + target) / 2;
|
||
|
||
// 将问题转化为装满容量为left的背包有多少种方法
|
||
// dp[i]表示装满容量为i的背包有多少种方法
|
||
const dp: number[] = new Array(left + 1).fill(0);
|
||
dp[0] = 1; // 装满容量为0的背包有1种方法（什么也不装）
|
||
for (let i: number = 0; i < nums.length; i++) {
|
||
for (let j: number = left; j >= nums[i]; j--) {
|
||
dp[j] += dp[j - nums[i]];
|
||
}
|
||
}
|
||
return dp[left];
|
||
};
|
||
```
|
||
|
||
### Scala
|
||
|
||
```scala
|
||
object Solution {
|
||
def findTargetSumWays(nums: Array[Int], target: Int): Int = {
|
||
var sum = nums.sum
|
||
if (math.abs(target) > sum) return 0 // 此时没有方案
|
||
if ((sum + target) % 2 == 1) return 0 // 此时没有方案
|
||
var bagSize = (sum + target) / 2
|
||
var dp = new Array[Int](bagSize + 1)
|
||
dp(0) = 1
|
||
for (i <- 0 until nums.length; j <- bagSize to nums(i) by -1) {
|
||
dp(j) += dp(j - nums(i))
|
||
}
|
||
|
||
dp(bagSize)
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
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### Rust
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```rust
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impl Solution {
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pub fn find_target_sum_ways(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
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let sum = nums.iter().sum::<i32>();
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if target.abs() > sum {
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return 0;
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}
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if (target + sum) % 2 == 1 {
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return 0;
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}
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let size = (sum + target) as usize / 2;
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let mut dp = vec![0; size + 1];
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dp[0] = 1;
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for n in nums {
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for s in (n as usize..=size).rev() {
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dp[s] += dp[s - n as usize];
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}
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}
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dp[size]
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}
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}
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<p align="center">
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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