【算法与数据结构】377、LeetCode组合总和 Ⅳ

文章目录

一、题目
二、解法
三、完整代码

所有的LeetCode题解索引，可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。

一、题目

在这里插入图片描述

二、解法

思路分析：本题明面上说是组合，实际上指的是排列。动态规划排列组合背包问题需要考虑遍历顺序。 $d p [i]$ 指的是nums数组中总和为target的元素排列的个数。 $d p [i]$ 可以由 $d p [i - n u m s [j]]$ 推导出来。因此递推公式为 $d p [i] + = d p [i - n u m s [j]]$ 。 $d p [0]$ 初始化为1，其他元素初始化为0。因为是排列问题，排列问题需要先遍历背包容量，后遍历物品。如果把遍历nums（物品）放在外循环，遍历target的作为内循环的话，举一个例子：计算dp[4]的时候，结果集只有 {1,3} 这样的集合，不会有{3,1}这样的集合，因为nums遍历放在外层，3只能出现在1后面。C++测试用例有两个数相加超过int的数据，所以需要在if里加上dp[i] < INT_MAX - dp[i - num]。
程序如下：

class Solution {
public:int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {vector<int>dp(target + 1, 0);dp[0] = 1;for (int i = 0; i <= target; i++) {  // 遍历背包容量for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {    // 遍历物品if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] < INT_MAX - dp[i - nums[j]]) {dp[i] += dp[i - nums[j]];}}}return dp[target];}
};

复杂度分析：

时间复杂度： $O (t a r g e t * n)$ ，n是nums数组长度。
空间复杂度： $O (t a r g e t)$ 。

三、完整代码

# include <iostream>
# include <vector>
using namespace std;class Solution {
public:int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {vector<int>dp(target + 1, 0);dp[0] = 1;for (int i = 0; i <= target; i++) {  // 遍历背包容量for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {    // 遍历物品if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] < INT_MAX - dp[i - nums[j]]) {dp[i] += dp[i - nums[j]];}}}return dp[target];}
};int main() {Solution s1;vector<int> nums = { 1,2,3 };int target = 4;int result = s1.combinationSum4(nums, target);cout << result << endl;system("pause");return 0;
}