从合计为所需总数的值列表中确定所有可能的组合

，可以使用回溯算法来解决。回溯算法是一种通过不断尝试所有可能的解决方案来找到问题解决方法的算法。

具体步骤如下：

定义一个递归函数，该函数接受当前已经确定的组合、当前已经累加的和、当前考虑的位置等参数。
在递归函数中，首先判断当前已经累加的和是否等于所需总数。如果等于，则将当前组合加入结果集中。
然后从当前位置开始遍历值列表，对于每个值，将其加入当前组合，并递归调用函数考虑下一个位置。
在递归调用返回后，将当前值从组合中移除，继续考虑下一个值。
重复步骤3和步骤4，直到遍历完所有值或者累加和超过所需总数。

以下是一个示例的实现代码：

def find_combinations(total, values):
    result = []
    combination = []

    def backtrack(sum, start):
        if sum == total:
            result.append(combination[:])
            return
        if sum > total:
            return

        for i in range(start, len(values)):
            combination.append(values[i])
            backtrack(sum + values[i], i)
            combination.pop()

    backtrack(0, 0)
    return result

这个算法的时间复杂度为O(2^n)，其中n为值列表的长度。因为对于每个值，都有选择加入或不加入组合两种情况，所以总共有2^n种可能的组合。

这个问题的应用场景包括组合优化、排列组合问题等。例如，在购物车结算时，需要找到满足一定条件的商品组合，可以使用这个算法来找到所有可能的组合。

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