Given an integer array with all positive numbers and no duplicates, find the number of possible combinations that add up to a positive integer target.
Example:
nums = [1, 2, 3]target = 4The possible combination ways are:(1, 1, 1, 1)(1, 1, 2)(1, 2, 1)(1, 3)(2, 1, 1)(2, 2)(3, 1)Note that different sequences are counted as different combinations.Therefore the output is 7.
Follow up:
What if negative numbers are allowed in the given array? How does it change the problem? What limitation we need to add to the question to allow negative numbers?数组中的元素可以无限次使用??。。。
看了这道题之后,我觉得我彻底不会动态规划了,抄袭别人的解法如下:
这道题是组合之和系列的第四道,我开始想当然的一位还是用递归来解,结果写出来发现TLE了,的确OJ给了一个test case为[4,1,2] 32,这个结果是39882198,用递归需要好几秒的运算时间,实在是不高效,估计这也是为啥只让返回一个总和,而不是返回所有情况,不然机子就爆了。而这道题的真正解法应该是用DP来做,解题思想有点像之前爬梯子的那道题,我们需要一个一维数组dp,其中dp[i]表示目标数为i的解的个数,然后我们从1遍历到target,对于每一个数i,遍历nums数组,如果i>=x, dp[i] += dp[i - x]。这个也很好理解,比如说对于[1,2,3] 4,这个例子,当我们在计算dp[3]的时候,3可以拆分为1+x,而x即为dp[2],3也可以拆分为2+x,此时x为dp[1],3同样可以拆为3+x,此时x为dp[0],我们把所有的情况加起来就是组成3的所有情况了,参见代码如下:
class Solution {public: int combinationSum4(vector & nums, int target) { vector dp(target + 1); dp[0] = 1; for (int i = 1; i <= target; ++i) { for (auto a : nums) { if (i >= a) dp[i] += dp[i - a]; } } return dp.back(); } };