【LeetCode 热题100】回溯:括号生成 & 组合总和(力扣22 / 39 )(Go语言版)

简介: 本文深入解析了LeetCode上的两道经典回溯算法题:**22. 括号生成**与**39. 组合总和**。括号生成通过维护左右括号数量,确保路径合法并构造有效组合;组合总和则允许元素重复选择,利用剪枝优化搜索空间以找到所有满足目标和的组合。两者均需明确路径、选择列表及结束条件,同时合理运用剪枝策略提升效率。文章附有Go语言实现代码,助你掌握回溯算法的核心思想。

🔥 回溯专题:括号生成 & 组合总和(LeetCode 22 & 39)

LeetCode 回溯经典题:

  • 22. 括号生成
  • 39. 组合总和

这两道题都考察了回溯算法的剪枝与路径构造能力


🧩 一、22. 括号生成

📌 题目描述

给你一个整数 n,请你生成所有由 n 对括号组成的有效括号组合

🔍 示例

输入:n = 3
输出:["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]

💡 解题思路

这是一道典型的回溯搜索问题,我们通过维护左右括号的使用数量来构造合法的组合。

✅ 回溯核心逻辑:

  • 初始状态:left = 0, right = 0
  • 分支选择:

    • 如果 left < n:可以添加 '('
    • 如果 right < left:可以添加 ')'
  • 当左右括号都用完(即 left == right == n)时,将当前路径加入结果集。

📦 Go 实现

func generateParenthesis(n int) []string {
   
    var res []string
    var backtrack func(path string, left, right int)

    backtrack = func(path string, left, right int) {
   
        if len(path) == 2*n {
   
            res = append(res, path)
            return
        }
        if left < n {
   
            backtrack(path+"(", left+1, right)
        }
        if right < left {
   
            backtrack(path+")", left, right+1)
        }
    }

    backtrack("", 0, 0)
    return res
}

⚠️ 注意事项

  • 不允许 right > left,否则括号会不合法;
  • 剪枝条件写清楚,否则可能生成不合法组合或死递归。

🎯 二、39. 组合总和

📌 题目描述

给你一个无重复正整数数组 candidates,和一个目标整数 target,找出所有可以使数字和为 target 的组合。
每个数可以重复使用无限次

🔍 示例

输入:candidates = [2,3,6,7], target = 7
输出:[[2,2,3],[7]]

💡 解题思路

这是标准的回溯 + 剪枝问题,本质是一个组合问题

✅ 回溯核心逻辑:

  • 状态参数:当前组合 path,当前总和 sum,起始索引 start
  • 分支选择:遍历 candidates[i],每次可选择当前元素或后面的元素(允许重复选择
  • 剪枝策略:

    • sum > target,剪枝;
    • sum == target,添加结果;
    • sum < target,继续递归。

📦 Go 实现

func combinationSum(candidates []int, target int) [][]int {
   
    var res [][]int
    var path []int

    var dfs func(start, sum int)
    dfs = func(start, sum int) {
   
        if sum == target {
   
            temp := make([]int, len(path))
            copy(temp, path)
            res = append(res, temp)
            return
        }
        if sum > target {
   
            return
        }

        for i := start; i < len(candidates); i++ {
   
            path = append(path, candidates[i])
            dfs(i, sum + candidates[i]) // 可重复使用同一个数
            path = path[:len(path)-1]   // 回溯
        }
    }

    dfs(0, 0)
    return res
}

⚠️ 注意事项

  • 每层递归都从当前索引 start 开始,确保可以重复选择元素;
  • 注意剪枝时不要提前跳过合法路径;
  • 每次递归完后必须回溯清除最后一个元素

🧠 总结与对比

特性 括号生成(22) 组合总和(39)
技巧类型 回溯 + 状态剪枝 回溯 + 剪枝 + 组合
路径构建逻辑 括号平衡 + 左右限制 数组和满足目标
剪枝条件 right <= left,括号合法 sum <= target
是否可重复选择
输出顺序 所有合法括号 所有合法组合

这两道题分别属于回溯算法中常见的「字符串构造类问题」与「数字组合类问题」。


📘 结语

  • 回溯是一种通过「递归试探 + 状态恢复」来寻找所有可行解的方法;
  • 掌握回溯的关键在于明确:路径、选择列表、结束条件与剪枝逻辑

目录
相关文章
|
7月前
|
Go
【LeetCode 热题100】DP 实战进阶:最长递增子序列、乘积最大子数组、分割等和子集(力扣300 / 152/ 416 )(Go语言版)
本文深入解析三道经典的动态规划问题:**最长递增子序列(LIS)**、**乘积最大子数组** 和 **分割等和子集**。 - **300. LIS** 通过 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最长递增子序列长度,支持 O(n²) 动态规划与 O(n log n) 的二分优化。 - **152. 乘积最大子数组** 利用正负数特性,同时维护最大值与最小值的状态转移方程。 - **416. 分割等和子集** 转化为 0-1 背包问题,通过布尔型 DP 实现子集和判断。 总结对比了三题的状态定义与解法技巧,并延伸至相关变种问题,助你掌握动态规划的核心思想与灵活应用!
313 1
|
7月前
|
分布式计算 算法 Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本文讲解了两道经典的图论问题:**岛屿数量(LeetCode 200)** 和 **腐烂的橘子(LeetCode 994)**,分别通过 DFS/BFS 实现。在“岛屿数量”中,利用深度或广度优先搜索遍历二维网格,标记连通陆地并计数;“腐烂的橘子”则采用多源 BFS,模拟腐烂传播过程,计算最短时间。两者均需掌握访问标记技巧,是学习网格搜索算法的绝佳实践。
324 1
|
7月前
|
Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本篇博客详细解析了三道经典的动态规划问题:198. 打家劫舍(线性状态转移)、279. 完全平方数与322. 零钱兑换(完全背包问题)。通过 Go 语言实现,帮助读者掌握动态规划的核心思想及其实战技巧。从状态定义到转移方程,逐步剖析每道题的解法,并总结其异同点,助力解决更复杂的 DP 问题。适合初学者深入理解动态规划的应用场景和优化方法。
240 0
|
3月前
|
存储 安全 Java
【Golang】(4)Go里面的指针如何?函数与方法怎么不一样?带你了解Go不同于其他高级语言的语法
结构体可以存储一组不同类型的数据,是一种符合类型。Go抛弃了类与继承,同时也抛弃了构造方法,刻意弱化了面向对象的功能,Go并非是一个传统OOP的语言,但是Go依旧有着OOP的影子,通过结构体和方法也可以模拟出一个类。
243 1
|
11月前
|
编译器 Go
揭秘 Go 语言中空结构体的强大用法
Go 语言中的空结构体 `struct{}` 不包含任何字段,不占用内存空间。它在实际编程中有多种典型用法:1) 结合 map 实现集合(set)类型;2) 与 channel 搭配用于信号通知;3) 申请超大容量的 Slice 和 Array 以节省内存;4) 作为接口实现时明确表示不关注值。此外,需要注意的是,空结构体作为字段时可能会因内存对齐原因占用额外空间。建议将空结构体放在外层结构体的第一个字段以优化内存使用。
|
11月前
|
运维 监控 算法
监控局域网其他电脑:Go 语言迪杰斯特拉算法的高效应用
在信息化时代,监控局域网成为网络管理与安全防护的关键需求。本文探讨了迪杰斯特拉(Dijkstra)算法在监控局域网中的应用,通过计算最短路径优化数据传输和故障检测。文中提供了使用Go语言实现的代码例程,展示了如何高效地进行网络监控,确保局域网的稳定运行和数据安全。迪杰斯特拉算法能减少传输延迟和带宽消耗,及时发现并处理网络故障,适用于复杂网络环境下的管理和维护。
|
5月前
|
Cloud Native 安全 Java
Go:为云原生而生的高效语言
Go:为云原生而生的高效语言
328 1
|
5月前
|
Cloud Native Go API
Go:为云原生而生的高效语言
Go:为云原生而生的高效语言
423 0
|
5月前
|
Cloud Native Java Go
Go:为云原生而生的高效语言
Go:为云原生而生的高效语言
286 0
|
5月前
|
Cloud Native Java 中间件
Go:为云原生而生的高效语言
Go:为云原生而生的高效语言
265 0

热门文章

最新文章