216. 组合总和 III
找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合,且满足下列条件:
只使用数字1到9
每个数字 最多使用一次
返回 所有可能的有效组合的列表 。该列表不能包含相同的组合两次,组合可以以任何顺序返回。
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示例1:
输入: k = 3, n = 7
输出: [[1,2,4]]
解释: 1 + 2 + 4 = 7 没有其他符合的组合了。
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思路
其实这道题思路上可以采用回溯的方法,与前面的 全排列 思路一致,只不过限定了数组的宽度而已。
我们可以定义一个回溯算法,利用一个for循环遍历元素值为1~9,然后用sum记录当前元素和以及path用于存储目标路径。
在当前目标路径递归结束后,再回溯撤回状态即可。
var combinationSum3 = function(k, n) {const res = [];const backtracking = (startIndex, sum, path) => {if (sum > n) return;if (k === path.length && sum === n) {// 如果相等则加入结果数组,不相等则直接返回res.push([...path]);return;}for (let i = startIndex; i <= 9; i++) {sum += i;path.push(i);backtracking(i+1, sum, path);sum -= i;path.pop();}}backtracking(1, 0, []);return res;};
39. 组合总和
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ,找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同,则两种组合是不同的。
对于给定的输入,保证和为 target 的不同组合数少于 150 个。
:::info
示例:
输入:candidates = [2,3,6,7], target = 7
输出:[[2,2,3],[7]]
解释:
2 和 3 可以形成一组候选,2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。
7 也是一个候选, 7 = 7 。
仅有这两种组合。
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思路
本题思路其实和 组合总和 III 是一致的,只不过在递归的过程中,我们不需要将递归的起点+1,而是直接重复利用该起点即可。
var combinationSum = function(candidates, target) {const res = [];const len = candidates.length;const backtracking = (startIndex, sum, path) => {if (sum > target) return;if (sum === target) {res.push([...path]);return;}for (let i = startIndex; i < len; i++) {const temp = candidates[i];sum += temp;path.push(temp);backtracking(i, sum, path);sum -= temp;path.pop();}}backtracking(0, 0, []);return res;};
40. 组合总和 II
给定一个候选人编号的集合 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用 一次 。
注意:解集不能包含重复的组合。
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输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8,
输出:
[
[1,1,6],
[1,2,5],
[1,7],
[2,6]
]
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思路
本题其实在整体上与 组合总和I 相同,只是需要对组合进行去重而已。
第一个方法可以是先找出全部组合,然后再去重,但该方法可能会超时,故在这里不讲述。
我们可以在一边回溯,一边去重,具体的做法与全排列 II的解决方法一致即可。
我们对树中的同一层元素,进行相似元素判断,若有重合跳出该循环即可。
var combinationSum2 = function(candidates, target) {const res = [];const len = candidates.length;// 排序,以便后续的元素重复判断candidates.sort((a, b) => a - b);const backtracking = (startIndex, sum, path, used) => {if (sum > target) return;if (sum === target) {res.push([...path]);return;}for (let i = startIndex; i < len; i++) {// 对同一树层的使用过的元素跳过if (i > 0 && candidates[i] === candidates[i-1] && !used[i-1]) continue;const temp = candidates[i];path.push(temp);sum += temp;used[i] = true;backtracking(i+1, sum, path, used);path.pop();sum -= temp;used[i] = false;}}backtracking(0, 0, [], []);return res;};
