组合总和 Ⅳ(LeetCode 377)
Description
给你一个由 不同 整数组成的数组 nums
,和一个目标整数 target
。请你从 nums
中找出并返回总和为 target
的元素组合的个数。
题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。
Sample Input 1
nums = [1,2,3], target = 4
Sample Output 1
7
Sample Tips 1
所有可能的组合为:
(1, 1, 1, 1)
(1, 1, 2)
(1, 2, 1)
(1, 3)
(2, 1, 1)
(2, 2)
(3, 1)
请注意,顺序不同的序列被视作不同的组合。
Sample Input 2
nums = [9], target = 3
Sample Output 2
0
Tips
1 <= nums.length <= 200
1 <= nums[i] <= 1000
nums
中的所有元素 互不相同1 <= target <= 1000
算法思想:
本题题目描述说是求组合,但又说是可以元素相同顺序不同的组合算两个组合,其实就是求排列!
弄清什么是组合,什么是排列很重要。
组合不强调顺序,(1,5)和(5,1)是同一个组合。
排列强调顺序,(1,5)和(5,1)是两个不同的排列。
本题求的是排列总和,而且仅仅是求排列总和的个数,并不是把所有的排列都列出来。
如果本题要把排列都列出来的话,只能使用回溯算法爆搜。
动规五部曲分析如下:
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i]: 凑成目标正整数为i的排列个数为dp[i]
- 确定递推公式
dp[i](考虑nums[j])可以由 dp[i - nums[j]](不考虑nums[j]) 推导出来。
因为只要得到nums[j],排列个数dp[i - nums[j]],就是dp[i]的一部分。
- dp数组如何初始化
因为递推公式dp[i] += dp[i - nums[j]]的缘故,dp[0]要初始化为1,这样递归其他dp[i]的时候才会有数值基础。
为题目中说:给定目标值是正整数! 所以dp[0] = 1是没有意义的,仅仅是为了推导递推公式。
至于非0下标的dp[i]应该初始为多少呢?
初始化为0,这样才不会影响dp[i]累加所有的dp[i - nums[j]]。
- 确定遍历顺序
个数可以不限使用,说明这是一个完全背包。
得到的集合是排列,说明需要考虑元素之间的顺序。
本题要求的是排列,那么这个for循环嵌套的顺序可以有说法了。
如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包。
如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品。
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!
所以本题遍历顺序最终遍历顺序:target(背包)放在外循环,将nums(物品)放在内循环,内循环从前到后遍历。
推导dp数组
输入 nums=[1,2,3],target=4
dp数组状态图为:
下标i: 0 1 2 3 4 dp[i] 1 1 2 4 7
综上分析完毕,代码如下:
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
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];
}
};
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]。
但java就不用考虑这个限制,java里的int也是四个字节吧,也有可能leetcode后台对不同语言的测试数据不一样。
Java代码代码如下:
class Solution {
public int combinationSum4(int[] nums, int target) {
int[] dp = new int[target + 1];
dp[0] = 1;
for (int i = 0; i <= target; i++) {
for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
if (i >= nums[j]) {
dp[i] += dp[i - nums[j]];
}
}
}
return dp[target];
}
}