前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >【回溯算法】借助最后一道「组合总和」问题来总结一下回溯算法 ...

【回溯算法】借助最后一道「组合总和」问题来总结一下回溯算法 ...

作者头像
宫水三叶的刷题日记
发布2021-03-12 10:39:23
6230
发布2021-03-12 10:39:23
举报
文章被收录于专栏:宫水三叶的刷题日记

题目描述

这是 LeetCode 上的「216. 组合总和 III」,难度为 Medium

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。

说明:

  • 所有数字都是正整数。
  • 解集不能包含重复的组合。

示例 1:

代码语言:javascript
复制
输入: k = 3, n = 7
输出: [[1,2,4]]

示例 2:

代码语言:javascript
复制
输入: k = 3, n = 9
输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]

DFS + 回溯解法

关于「组合总和」的问题,之前我们已经完成过 39. 组合总和40. 组合总和 II 两道题了。

只不过前面两道题是直接给了我们一个数组,让我们从数组中进行选择。

本题则是直接限定了数字范围在 1-9 之间。

三道题都是可以使用相同的思路进行求解。

我们再来强化一下应该如何快速判断一道题是否应该使用 DFS + 回溯算法来爆搜。

总的来说,你可以从两个方面来考虑:

  • 1. 求的是所有的方案,而不是方案数。 由于求的是所有方案,不可能有什么特别的优化,我们只能进行枚举。这时候可能的解法有动态规划、记忆化搜索、DFS + 回溯算法。
  • 2. 通常数据范围不会太大,只有几十。 如果是动态规划或是记忆化搜索的题的话,由于它们的特点在于低重复/不重复枚举,所以一般数据范围可以出到
10^5

10^7

,而 DFS + 回溯的话,通常会限制在 30 以内。

这道题数据范围是 30 以内,而且是求所有方案。因此我们使用 DFS + 回溯来求解:

代码语言:javascript
复制
class Solution {
    int n, k;
    public List<List<Integer>> combinationSum3(int _k, int _n) {
        n = _n;
        k = _k;

        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        List<Integer> cur = new ArrayList<>();
        dfs(1, ans, cur, 0);
        return ans;
    }
    /**
     * u: 当前遍历到的数字
     * ans: 最终结果集
     * cur: 当前结果集
     * sum: 当前结果集的总和
     */
    void dfs(int u, List<List<Integer>> ans, List<Integer> cur, int sum) {
        if (sum == n && cur.size() == k) {
            ans.add(new ArrayList<>(cur));
            return;
        }
        if (u == 10 || sum > n || cur.size() > k) return;
        // 使用数字 u
        cur.add(u);
        dfs(u + 1, ans, cur, sum + u);
        // 进行回溯
        cur.remove(cur.size() - 1);
        // 不使用数字 u
        dfs(u + 1, ans, cur, sum);
    }
}
  • 时间复杂度:DFS 回溯算法通常是指数级别的复杂度(因此数据范围通常为 30 以内)。这里暂定
O(n * 2^n)
  • 空间复杂度:同上。复杂度为
O(n * 2^n)

总结

一连三天,我们做了三道关于「组合总和」的题目。

但其实并无本质区别,都是在考察「回溯算法」的基本使用。

对于此类要枚举所有方案的题目,我们都应该先想到「回溯算法」。

「回溯算法」从算法定义上来说,不一定要用 DFS 实现,但通常结合 DFS 来做,难度是最低的。

「回溯算法」根据当前决策有多少种选择,对应了两套模板。

  1. 每一次独立的决策只对应 选择 和 不选 两种情况:
  • 确定结束回溯过程的 base case
  • 遍历每个位置,对每个位置进行决策(做选择 -> 递归 -> 撤销选择)
代码语言:javascript
复制
void dfs(当前位置, 路径(当前结果), 结果集) {
    if (当前位置 == 结束位置) {
        结果集.add(路径);
        return;
    }
        
    选择当前位置;    
    dfs(下一位置, 路径(当前结果), 结果集);
    撤销选择当前位置;
    dfs(下一位置, 路径(当前结果), 结果集);
}

对应到这类模板的题目有:40. 组合总和 II ...

  1. 每一次独立的决策都对应了多种选择(通常对应了每次决策能选择什么,或者每次决策能选择多少个 ...):
  • 确定结束回溯过程的 base case
  • 遍历所有的「选择」
  • 对选择进行决策 (做选择 -> 递归 -> 撤销选择)
代码语言:javascript
复制
void dfs(选择列表, 路径(当前结果), 结果集) {
    if (满足结束条件) {
        结果集.add(路径);
        return;
    }
        
    for (选择 in 选择列表) {
        做选择;
        dfs(路径’, 选择列表, 结果集);
        撤销选择;
    }
}

对应到这类模板的题目有:17. 电话号码的数字组合39. 组合总和 ...

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.216 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先将所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode。

「在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。」

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-03-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 宫水三叶的刷题日记 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 题目描述
  • DFS + 回溯解法
  • 总结
  • 最后
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档