Solution 1
本题是对 0040. Combination Sum II 的扩展,但借了 0077. Combination 的核心,即固定候选数字的个数且不放回,选择满足target的方案。
所以本题仍然是dfs搜索,但是使用 0077. Combination 的按尺寸的枚举方案,并且在深入过程中维护当前累加值acc和target的差距,并且在满足条件的终止条件同时判定枚举序列尺寸和acc与target的关系。
- 时间复杂度:
O
(
(
n
k
)
×
k
)
O(\binom{n}{k} \times k)
O((kn?)×k),所有
(
n
k
)
\binom{n}{k}
(kn?)中情形,注意这里的n是可用数字范围(本题是9)而非输入的n,每种需要k长度规模的遍历
- 空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),temp数组最大占用为k,但是递归占用可能会达到n
class Solution {
public:
vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {
vector<vector<int>> ans;
vector<int> temp;
this->dfs(1, 9, k, n, 0, temp, ans);
return ans;
}
private:
void dfs(int pos, int n, int k, int target, int acc, vector<int> & temp, vector<vector<int>> & ans) {
if (temp.size() + (n - pos + 1) < k) {
return;
}
if (temp.size() == k && acc == target) {
ans.emplace_back(temp);
return;
}
if (pos == n + 1) {
return;
}
temp.emplace_back(pos);
dfs(pos + 1, n, k, target, acc + pos, temp, ans);
temp.pop_back();
dfs(pos + 1, n, k, target, acc, temp, ans);
}
};
Solution 2
Solution 1的Python实现
class Solution:
def combinationSum3(self, k: int, n: int) -> List[List[int]]:
ans = []
temp = []
self._dfs(1, 9, k, n, 0, temp, ans)
return ans
def _dfs(self, pos: int, n: int, k:int, target:int, acc:int, temp: List[int], ans: List[List[int]]) -> None:
if len(temp) + (n - pos + 1) < k:
return
if len(temp) == k and target == acc:
ans.append(copy.deepcopy(temp))
return
if pos == n + 1:
return
temp.append(pos)
self._dfs(pos + 1, n, k, target, acc + pos, temp, ans)
temp.pop()
self._dfs(pos + 1, n, k, target, acc, temp, ans)
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