题目出处
题目描述
个人解法
思路：
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代码示例：（Java）
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复杂度分析
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官方解法
方法1：搜索回溯
思路：
对于这类寻找所有可行解的题，我们都可以尝试用「搜索回溯」的方法来解决。
回到本题，我们定义递归函数 dfs(target,combine,idx) 表示当前在 candidates 数组的第 idx 位，还剩 target 要组合，已经组合的列表为 combine。递归的终止条件为 target≤0 或者 candidates 数组被全部用完。那么在当前的函数中，每次我们可以选择跳过不用第 idx 个数，即执行 dfs(target,combine,idx+1)。也可以选择使用第 idx 个数，即执行 dfs(target−candidates[idx],combine,idx)，注意到每个数字可以被无限制重复选取，因此搜索的下标仍为 idx。
更形象化地说，如果我们将整个搜索过程用一个树来表达，即如下图呈现，每次的搜索都会延伸出两个分叉，直到递归的终止条件，这样我们就能不重复且不遗漏地找到所有可行解：
当然，搜索回溯的过程一定存在一些优秀的剪枝方法来使得程序运行得更快，而这里只给出了最朴素不含剪枝的写法，因此欢迎各位读者在评论区分享自己的见解。
代码示例：（Java）
public class Solution1 {
public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>();
List<Integer> combine = new ArrayList<Integer>();
dfs(candidates, target, ans, combine, 0);
return ans;
}
public void dfs(int[] candidates, int target, List<List<Integer>> ans, List<Integer> combine, int idx) {
if (idx == candidates.length) {
return;
}
if (target == 0) {
ans.add(new ArrayList<Integer>(combine));
return;
}
// 直接跳过
dfs(candidates, target, ans, combine, idx + 1);
// 选择当前数
if (target - candidates[idx] >= 0) {
combine.add(candidates[idx]);
dfs(candidates, target - candidates[idx], ans, combine, idx);
combine.remove(combine.size() - 1);
}
}
}
复杂度分析
考察知识点
1.排列组合
