▶ 给定一个数组 和一个目标值.从该数组中选出若干项(项数不定),使他们的和等于目标值. ▶ 36. 数组元素无重复 ● 代码,初版,19 ms .从底向上的动态规划,但是转移方程比较智障(将待求数分解为左右两个半段,分别找解,拼在一起,再在接缝上检查是否是重复解). class Solution { public: vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {…

第一章 #include <iostream>using namespace std; int main(){ int a,b,sum; sum=a+b; cin>>a>>b; cout<<"a+b="<<sum<<endl; return 0;} //原因sum=a+b;此语句位置不对,变量a,b在没有赋值时就被相加,超出int最大值范围.只能得到最大值65538 #include <iostream>…

Combination sum: Given a set of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T. The same repeated number may be chosen from C unlimited number of times. Note: All numbers (includ…

题目链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-8518 题目大意: 给定一个长度为 $N$ 的数字序列 $A$,进行 $Q$ 次询问,每次询问 $[L,R]$,需要回答这个区间内的子序列的所有子序列的异或和之和. $1 \le N,Q \le 100000$ $0 \le A[i] \le 1000000$ 知识点: 前缀和 解题思路: 将序列中的每一个数转成二进制(不超过 $20$ 位),逐位考虑. 根据序列中的数字用二进制表示时在该位上为 $1$ 或 $0$…

这两道题的基本思路和combination那一题是一致的,也是分治的方法. 其中combination Sum复杂一点,因为每个数可能用多次.仔细分析下,本质上也是一样的.原来是每个数仅两种可能.现在每个数有k +1中可能,k = target / i. 所以就是把简单的if else 分支变成for循环: vector<vector<int> > combHelper(vector<int>::iterator first, vector<int>::it…

给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合. candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次. 说明: 所有数字(包括目标数)都是正整数. 解集不能包含重复的组合. 示例 1: 输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8, 所求解集为: [ [1, 7], [1, 2, 5], [2, 6], [1, 1, 6] ] 示例 2: 输入: can…

Given a set of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T. The same repeated number may be chosen from C unlimited number of times. Note: All numbers (including target) will…

引言 二维动态规划中最常见的是棋盘型二维动态规划. 即 func(i, j) 往往只和 func(i-1, j-1), func(i-1, j) 以及 func(i, j-1) 有关 这种情况下,时间复杂度 O(n*n),空间复杂度往往可以优化为O(n) 例题  1 Minimum Path Sum  Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right whi…

▶ 问题:给定一个数组 nums 及一个目标值 target,求数组中是否存在 n 项的和恰好等于目标值 ▶ 第 1题,n = 2,要求返回解 ● 代码,160 ms,穷举法,时间复杂度 O(n2),空间复杂度 O(1) class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int> nums, int target) { int i, j; ; i < nums.size()-; i++) { ; j < nums.si…

同样的一段代码,在两个python文件里面执行的结果不一样,一个是按照列单位进行sum一个是所有元素进行sum: def distCal(vecA, vecB): return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2))) from numpy import sum arr1= mat(array([[9, 10], [11,12],[13,14]])) arr2 = mat(array([[1,2], [3,4], [5,6]])) dist = distCal(arr1,…