算法练习第21天|216.组合总和|||、17.电话号码的字母组合

news2025/2/24 20:51:09

216.组合总和 III

216. 组合总和 III - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/combination-sum-iii/

题目描述:

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。

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。

示例 2:

输入: k = 3, n = 9
输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]
解释:
1 + 2 + 6 = 9
1 + 3 + 5 = 9
2 + 3 + 4 = 9
没有其他符合的组合了。

示例 3:

输入: k = 4, n = 1
输出: []
解释: 不存在有效的组合。
在[1,9]范围内使用4个不同的数字,我们可以得到的最小和是1+2+3+4 = 10,因为10 > 1,没有有效的组合。

思路分析:

这道题是在77.组合的基础上做了改进,相关回溯解法可以参考上一篇博文:

算法练习第20天|回溯算法 77.组合问题 257. 二叉树的所有路径-CSDN博客

和77组合题目一样,本题抽象成二叉树的逻辑如下(图片来自卡哥的代码随想录): 

  使用回溯的解法,我们依然要使用path和result两个vector,一个用于记录遍历路径,另一个用于记录满足条件的结果:

vector<vector<int>> result;  //满足条件的结果
vector<int> path;  //当前路径

下面我们回顾一下上一篇博文中所讲的回溯三部曲

第一步:确认回溯函数的参数和返回值。

void backtracking(参数)
{
}

一般来说,回溯函数的返回值类型为void,至于参数,为了表达方便,我们定义了目标和targetSum(即题目中的n)、k、遍历到当前路径的和sum、以及每一层回溯的开始索引startIndex。具体代码如下:

// int targetSum; //目标和
// int k;  //k个元素
// int sum;  //当前path记录的元素的和
// int startIndex;  //开始的索引
//回溯第一步:确认回溯函数的参数以及返回值
void backTracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex)
{
}

第二步:确认回溯的终止条件。

if (终止条件) {
    存放结果;
    return;
}

什么时候本次回溯终止?那就是我们成功的找到了一组数据,里面有k个元素,且它们的和为n。那么终止条件就是 path.size() == k && sum == targetSum。找到这一组数据则需要将其记录在结果result中,然后return。具体代码如下:

if(path.size() == k && sum == targetSum)
{
    result.push_back(path);
    return;
}

但其实更严谨的逻辑应该是, 先检查是否遍历了k个元素,即path的size是否为k。如果遍历了k个元素,则判断它们的和sum是否等于targetSum,如果相等,则记录该组数据;不相等则不记录。但是不论是否相等,此时已经是遍历了k个元素,已经不能再继续遍历了,所以直接return,结束掉本次的回溯。代码如下:

if(path.size() == k )
{
     if(sum == targetSum)
          result.push_back(path);
     return;
}

如果不满足上述的第一个条件,则说明还没有遍历到k个元素,应该执行单层回溯的具体逻辑。

第三步:确认单层回溯的遍历过程

for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
    处理节点;
    backtracking(路径,选择列表); // 递归
    回溯,撤销处理结果
}

这一过程要做哪些事情?

首先,从startIndex开始遍历元素,将当前元素加到sum中,并用path加以记录;然后就可以从startIndex+1的位置进行递归了,递归之后,该记录的结果会进行记录。然后要进行抽象成的二叉树遍历过程回溯过程,即当前节点退出sum和path,具体代码如下:

for(int i = startIndex; i<=9; i++)
        {
            //处理节点
            sum += i;
            path.push_back(i);

            //递归
            backTracking(targetSum, k, sum, i+1);  //注意将i+1调整为startIndex

            //回溯
            sum -= i;
            path.pop_back(i);
        }

完整代码:

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> result;  //满足条件的结果
    vector<int> path;  //当前路径
    // int targetSum; //目标和
    // int k;  //k个元素
    // int sum;  //当前path记录的元素的和
    // int startIndex;  //开始的索引

    //回溯第一步:确认回溯函数的参数以及返回值
    void backTracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex)
    {
        //回溯第二步:确认回溯函数的终止条件
        //什么时候终止此次回溯?那就是找到了一组数(k个数),且它们的和为n
        if(path.size() == k )
        {
            if(sum == targetSum)
                result.push_back(path);
            return;
        }

        //回溯第三步:确认单层回溯的遍历过程
        //单层回溯要做那些事情?遍历!从startIndex开始遍历
        for(int i = startIndex; i<=9; i++)
        {
            //处理节点
            sum += i;
            path.push_back(i);

            //递归
            backTracking(targetSum, k, sum, i+1);  //注意将i+1调整为startIndex

            //回溯
            sum -= i;
            path.pop_back(i);
        }


    }


    vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {
        backTracking(n,k,0,1);
        return result;
    }
};

进一步剪枝处理优化代码:

剪枝其实就是在二叉树遍历逻辑的基础上,去点一些明显没有必要的遍历路径,如下图所示:

当遍历元素的和大于题目要求的n时,其实已经没有意义了。 

那么剪枝的地方可以放在递归函数开始的地方,剪枝代码如下:

if (sum > targetSum) { // 剪枝操作
    return;
}

 除此之外,遍历过程也可以再剪枝:

接下来看一下优化过程如下:

  1. 已经选择的元素个数:path.size();

  2. 所需需要的元素个数为: k - path.size();

  3. 列表中剩余元素(n-i) >= 所需需要的元素个数(k - path.size())

  4. 在集合n中至多要从该起始位置 : i <= n - (k - path.size()) + 1,开始遍历,往后找还能找到k个数。

代码如下:

class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result; // 存放结果集
    vector<int> path; // 符合条件的结果
    void backtracking(int targetSum, int k, int sum, int startIndex) {
        if (sum > targetSum) { // 剪枝操作
            return; 
        }
        if (path.size() == k) {
            if (sum == targetSum) result.push_back(path);
            return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回
        }
        for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; i++) { // 剪枝
            sum += i; // 处理
            path.push_back(i); // 处理
            backtracking(targetSum, k, sum, i + 1); // 注意i+1调整startIndex
            sum -= i; // 回溯
            path.pop_back(); // 回溯
        }
    }

public:
    vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {
        result.clear(); // 可以不加
        path.clear();   // 可以不加
        backtracking(n, k, 0, 1);
        return result;
    }
};

17.电话号码的字母组合

17. 电话号码的字母组合 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/letter-combinations-of-a-phone-number/description/题目描述:

给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。

给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。

示例 1:

输入:digits = "23"
输出:["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]

示例 2:

输入:digits = ""
输出:[]

示例 3:

输入:digits = "2"
输出:["a","b","c"]

 

数字和字母如何映射

可以使用map或者定义一个二维数组,例如:string letterMap[10],来做映射,我这里定义一个二维数组,代码如下:

    const string letterMap[10] = {
        "", //0
        "", //1
        "abc", //2
        "def", //3
        "ghi", //4
        "jkl", //5
        "mno", //6
        "pqrs", //7
        "tuv", //8
        "wxyz", //9
    };

回溯法来解决n个for循环的问题

例如:输入:"23",抽象为树形结构,如图所示:

17. 电话号码的字母组合

 这就和之前的77组合以及216组合III有了相似之处。然后只用回溯三部曲。

回溯三部曲:

  • 确定回溯函数参数

首先需要一个字符串s来收集叶子节点的结果,然后用一个字符串数组result保存起来,这两个变量我依然定义为全局。

再来看参数,参数指定是有题目中给的string digits,然后还要有一个参数就是int型的index。这个index用来表示遍历到digits中的第几个数字了。与之前的startIndex不一样。

    vector<string> result;
    string path;
    //回溯第一步
    void backTracking(const string &digits, int index)
    {
    }
  •  确认回溯的终止条件

index表示遍历到了digits的第几个数字,其初始值为0,遍历过一个数字后就会+1,那么当index等于digits.size()时,表明遍历完毕。代码如下:

if (index == digits.size()) {
    result.push_back(s);
    return;
}
  • 确认单层回溯逻辑

首先,要根据index把数字对应的字符串取出来,然后遍历该字符串,将字母加入到路径path中。添加完一个字母(对应模板中的处理节点),则 该去执行递归,index+1,然后回溯:

int digit = digits[index] - '0';        // 将index指向的数字转为int
string letters = letterMap[digit];      // 取数字对应的字符集
for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {
    s.push_back(letters[i]);            // 处理
    backtracking(digits, index + 1);    // 递归,注意index+1,一下层要处理下一个数字了
    s.pop_back();                       // 回溯
}

整体代码如下: 

class Solution {
private:
    const string letterMap[10] = {
        "", //0
        "", //1
        "abc", //2
        "def", //3
        "ghi", //4
        "jkl", //5
        "mno", //6
        "pqrs", //7
        "tuv", //8
        "wxyz", //9
    };

public:
    vector<string> result;
    string path;
    //回溯第一步
    void backTracking(const string digits, int index)
    {
        //回溯第二步:确认回溯终止条件
        if(index == digits.size())
        {
            result.push_back(path);
            return ;
        }

        //回溯第三步:确认单层回溯逻辑操作
        int num = digits[index] - '0';  //获取对应的数字
        string letters = letterMap[num];  //获取该数字对应的字母 
        for(int i = 0 ; i < letters.size(); i++)
        {
            path.push_back(letters[i]);  //加入一个字母
            backTracking(digits, index+1);  //找下一个数字对应的字母
            path.pop_back();  //回溯
        }

    }
    vector<string> letterCombinations(string digits) {
        if(digits.empty())
            return result;
        backTracking(digits, 0);
        return result;
    }
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1674698.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

历史影像的下载办法总结

最近想要下黄河口的历史影像&#xff0c;试验了几个办法&#xff1a; 1&#xff09;参考文献1中的办法&#xff0c;用Global Mapper下载World Imagery Wayback网站的历史数据&#xff0c;能下载从2014年至现在的&#xff1b; 2&#xff09;参考文献1中的办法&#xff0c;用SA…

SSL证书:守护网站安全的必要之选

随着互联网的飞速发展&#xff0c;网络安全问题愈发受到人们的关注。在这个信息爆炸的时代&#xff0c;数据的安全传输和用户的隐私保护成为了每个网站运营者必须面对的重要议题。而SSL证书&#xff0c;作为保障网站安全的重要工具&#xff0c;其重要性不言而喻。本文将详细探讨…

LeetCode416:分割等和子集

题目描述 给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集&#xff0c;使得两个子集的元素和相等。 解题思想 [1,5,11,5] 和为22&#xff0c;其中一半为 11。如果能寻找到若干数的和为11则成立可以抽象为一个0-1背包问题&#xff1a;容…

【Python 下载大量品牌网站的图片(二)】关于图片的处理和下载,吃满带宽,可多开窗口下载多个网站,DOS窗口类型

写作日期&#xff1a;2024.05.11 使用工具&#xff1a;Python 可修改功能&#xff1a;线程量、UA、Cookie、代理、存储目录、间隔时间、超时时间、图片压缩、图片缩放 默认功能&#xff1a;图片转换、断续下载、图片检测、路径处理、存储文件 GUI&#xff1a;DOS窗口 类型&…

有奖调研 | OpenSCA开源社区用户调研问卷

调研背景&#xff1a; 亲爱的OpenSCA开源社区用户&#xff0c;感谢您一路以来的支持与相伴。随着OpenSCA开源社区的不断发展&#xff0c;我们持续专注安全开发与开源治理实践&#xff0c;为全球用户提供一站式审查治理、SaaS云分析和精准情报预警的开源数字供应链安全赋能。 为…

gcc跟g++ -std=c99跟-std=c++11

报错&#xff1a; myshell.c: In function ‘int doBuildin(char**)’: myshell.c:91:12: warning: deprecated conversion from string constant to ‘char*’ [-Wwrite-strings] path "."; 解决方案&#xff1a;这个waring提示我c11&#xff0c;也就是这里…

【csv-parse】使用parse方法的时候来转换为csv字符串时,会导致输出有乱码

&#x1f601; 作者简介&#xff1a;一名大四的学生&#xff0c;致力学习前端开发技术 ⭐️个人主页&#xff1a;夜宵饽饽的主页 ❔ 系列专栏&#xff1a;前端bug记录 &#x1f450;学习格言&#xff1a;成功不是终点&#xff0c;失败也并非末日&#xff0c;最重要的是继续前进…

网安面经之文件上传漏洞

一、文件上传漏洞 1、文件上传漏洞的原理&#xff1f;危害&#xff1f;修复&#xff1f; 原理&#xff1a;⽂件上传漏洞是发⽣在有上传功能的应⽤中&#xff0c;如果应⽤程序对⽤户上传的⽂件没有控制或者存在缺陷&#xff0c;攻击者可以利⽤应⽤上传功能存在的缺陷&#xff…

深度学习之激活函数——Tanh

Tanh 双曲正切1函数(tanh)&#xff0c;其图像与sigmoid函数十分相近&#xff0c;相当于sigmoid函数的放大版。在实际的使用中&#xff0c;tanh函数要优先于sigmoid函数。 函数表达式 t a n h e x − e − x e x e − x tanh\frac{e^x-e^{-x}}{e^xe^{-x}} tanhexe−xex−e−…

高中数学:平面向量-基本概念

一、定义 有方向&#xff0c;且有大小的量&#xff0c;就叫向量 与之对应的是&#xff0c;数量&#xff0c;只有大小&#xff0c;没有方向 例如 A B → \mathop{AB}\limits ^{\rightarrow} AB→ a → \mathop{a}\limits ^{\rightarrow} a→ 二、相关性质 相等 大小相同…

半监督的GCN:Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks

Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks -Theophilus Siameh-2017(2023) 思路 使用可扩展方法对图进行半监督学习,其中CNN应用在图数据上,得到GCN。 这种方法是在图的边的数量上进行线性的缩放模型,并学习包含局部图结构和图节点的几个隐藏层…

Django图书馆综合项目-学习(2)

接下来我们来实现一下图书管理系统的一些相关功能 1.在书籍的book_index.html中有一个"查看所有书毂"的超链接按钮&#xff0c;点击进入书籍列表book_list.html页面. 这边我们使用之前创建的命名空间去创建超连接 这里的book 是在根路由创建的namespacelist是在bo…

【离散数学】偏序关系中盖住关系的求取及格论中有补格的判定(c语言实现)

实验要求 求n的因子函数 我们将n的因子存入数组中&#xff0c;n的因子就是可以整除n的数&#xff0c;所以我们通过一个for循环来求。返回因子个数。 //求n的因子,返回因子个数 int factors(int arr[], int n) {int j 0;for (int i 1; i < n; i){if (n % i 0){arr[j] i…

如何创建和运营新版Facebook粉丝专页

在众多平台中&#xff0c;Facebook粉丝专页无疑是连接全球消费者、扩展品牌影响力的重要工具。如果你是初次接触Facebook粉丝专页&#xff0c;可能会感到有些迷茫——毕竟&#xff0c;只是听说过它的好处&#xff0c;却不知道如何开始。 Facebook粉丝专页不仅是一个分享产品信…

ICode国际青少年编程竞赛- Python-5级训练场-函数练习2

ICode国际青少年编程竞赛- Python-5级训练场-函数练习2 1、 def get_item(a):Spaceship.step(1)Dev.step(a)Dev.turnLeft()Dev.step(1)Spaceship.step(1)Dev.turnRight()Dev.step(-a)Spaceship.step(1) get_item(3) get_item(2) get_item(3) get_item(1) get_item(5)2、 de…

【4】STM32·FreeRTOS·中断管理

目录 一、什么是中断 二、中断优先级分组设置 2.1、中断优先级基本概念 2.2、中断优先级分组 2.3、FreeRTOS中断特点 三、中断相关寄存器 3.1、系统中断优先级配置寄存器 3.2、PendSV和Systick中断优先级的配置 3.3、中断屏蔽寄存器 四、FreeRTOS中断管理实验 一、什…

618购物攻略:哪些好物值得你入手?精选必买数码产品推荐!

随着618大促的脚步渐近&#xff0c;购物的热情已然在大家心中熊熊燃烧&#xff0c;不少人已跃跃欲试&#xff0c;准备在这场购物盛宴中大放异彩。然而&#xff0c;面对琳琅满目的商品&#xff0c;你是否也感到有些无从下手&#xff0c;犹豫该把哪些好物收入囊中&#xff1f;别急…

Python 开发 框架安全:SSTI 模板注入漏洞测试.

什么是 SSTI 模板注入 SSTI (Server-Side Template Injection) 是一种Web应用程序安全漏洞&#xff0c;它发生在应用程序使用模板引擎渲染用户输入时。当应用程序将用户输入直接插入到模板中而不进行充分的过滤和验证时&#xff0c;就可能导致SSTI漏洞。攻击者可以利用这个漏洞…

Threejs 学习笔记 | 灯光与阴影

文章目录 Threejs 学习笔记 | 灯光与阴影如何让灯光照射在物体上有阴影LightShadow - 阴影类的基类平行光的shadow计算投影属性 - DirectionalLightShadow类平行光的投射相机 聚光灯的shadow计算投影属性- SpotLightShadow类聚光灯的投射相机 平行光 DirectionalLight聚光灯 Sp…

高校普法|基于SSM+vue的高校普法系统的设计与实现(源码+数据库+文档)

高校普法系统 目录 基于SSM&#xff0b;vue的高校普法系统的设计与实现 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 1系统功能模块 2管理员功能模块 3律师功能模块 4学生功能模块 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获…