LeetCode 216.组合总和 III:回溯算法实现与剪枝优化
目录
- 问题描述
- 解决思路
- 回溯法
- 剪枝优化
- 代码实现
- 复杂度分析
- 示例测试
- 总结与扩展
1. 问题描述
给定两个整数 k
和 n
,要求找出所有满足以下条件的组合:
- 组合包含
k
个不同的数字。 - 组合中数字的和等于
n
。 - 组合中的数字范围为
[1, 9]
,且每个数字只能使用一次。
示例:
- 输入:
k = 3
,n = 7
- 输出:
[[1, 2, 4]]
- 解释:
1 + 2 + 4 = 7
,且没有其他满足条件的三元组。
2. 解决思路
2.1 回溯法
回溯法是解决组合问题的经典方法。其核心思想是:
- 递归生成候选解:从候选数字中逐个尝试添加元素。
- 剪枝:当发现当前路径无法生成有效解时,提前终止递归。
- 回溯撤销选择:在递归返回后,撤销最后一步选择,尝试其他可能性。
2.2 剪枝优化
为了提升算法效率,需要设计剪枝条件:
- 总和超过目标值:若当前路径的和已超过
n
,停止递归。 - 剩余数字不足:若剩余可选的数字不足以填满组合的剩余位置,停止递归。
- 避免重复组合:按升序选择数字,确保组合唯一。例如,选择
[1, 2, 4]
后不会生成[2, 1, 4]
。
3. 代码实现
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;class Solution {public List<List<Integer>> combinationSum3(int k, int n) {List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();backtrack(result, new ArrayList<>(), 1, k, n, 0);return result;}private void backtrack(List<List<Integer>> result,List<Integer> path,int start,int k,int n,int currentSum) {// 终止条件:路径长度等于kif (path.size() == k) {if (currentSum == n) {result.add(new ArrayList<>(path));}return;}// 计算当前可以选择的数字的最大起始值int remaining = k - path.size();int maxPossible = 10 - remaining; // 确保剩余数字足够填充剩余位置maxPossible = Math.min(maxPossible, 9); // 不超过9for (int i = start; i <= maxPossible; i++) {// 剪枝:总和超过n时提前终止if (currentSum + i > n) break;path.add(i);backtrack(result, path, i + 1, k, n, currentSum + i); // 递归下一层path.remove(path.size() - 1); // 回溯撤销选择}}
}
关键代码解释
-
backtrack
方法参数:result
:存储所有合法组合的结果集。path
:当前递归路径上的数字组合。start
:当前可选的起始数字(避免重复)。k
,n
:题目输入的条件。currentSum
:当前路径的数字和。
-
剪枝条件:
maxPossible = 10 - remaining
:确保剩余的数字足够填充组合的剩余位置。例如,若还需选2个数字,则起始数字最大为8
(因为8, 9
是最后两个可选数字)。
4. 复杂度分析
- 时间复杂度:最坏情况下需要遍历所有组合,时间复杂度为
O(C(9, k))
,即从9个数字中选k个的组合数。 - 空间复杂度:递归调用栈深度为
k
,空间复杂度为O(k)
。
5. 示例测试
示例 1
输入:k = 3, n = 7
输出:[[1, 2, 4]]
示例 2
输入:k = 4, n = 1
输出:[]
解释:无法找到4个不同的数且和为1。
6. 总结与扩展
- 回溯法的适用性:适合解决组合、排列、子集等问题,通过递归和剪枝平衡效率。
- 剪枝优化的重要性:合理剪枝可以显著减少无效递归路径。
- 扩展问题:
- 组合总和 I(数字可重复使用)
- 组合总和 II(包含重复数字但不可重复使用)
核心收获:通过升序选择数字避免重复,通过预计算最大起始值减少无效遍历。
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