R3-dp篇.
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思路:
增加记忆化搜索:
优化空间复杂度:

思路:
class Solution:
    def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        #设正数之和为p,总元素之和为s,带符号总元素之和为t,则p-(s-p)=t
        #p=(s+t)/2
        #则(s+t)>0且不为奇数
        target+=sum(nums)
        if target<0 or target%2:
            return 0
        #现在target代表选n个数之和为target
        target//=2
        n=len(nums)
        #i为下标,c为和
        def dfs(i,c):
            if i<0:
                return 1 if c==0 else 0
            if c<nums[i]:
                return dfs(i-1,c)
            #求总组合数,就直接相加(01背包问题返回max值)
            return dfs(i-1,c)+dfs(i-1,c-nums[i])
        return dfs(n-1,target)
 
 
增加记忆化搜索:
@cache
class Solution:
    def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        #设正数之和为p,总元素之和为s,带符号总元素之和为t,则p-(s-p)=t
        #p=(s+t)/2
        #则(s+t)>0且不为奇数
        target+=sum(nums)
        if target<0 or target%2:
            return 0
        #现在target代表选n个数之和为target
        target//=2
        n=len(nums)
        #i为下标,c为和
        @cache
        def dfs(i,c):
            if i<0:
                return 1 if c==0 else 0
            if c<nums[i]:
                return dfs(i-1,c)
            #求总组合数,就直接相加(01背包问题返回max值)
            return dfs(i-1,c)+dfs(i-1,c-nums[i])
        return dfs(n-1,target)
 优化空间复杂度:
 优化空间复杂度:
 
将记忆化搜索改为1比1的递推式,翻译成f函数

class Solution:
    def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        #设正数之和为p,总元素之和为s,带符号总元素之和为t,则p-(s-p)=t
        #p=(s+t)/2
        #则(s+t)>0且不为奇数
        target+=sum(nums)
        if target<0 or target%2:
            return 0
        #现在target代表选n个数之和为target
        target//=2
        n=len(nums)
        
        #递推数组的建立
        f=[[0]*(target+1) for _ in range(n+1)]
        #初始化,即刚刚的i,c==0
        f[0][0]=1
        for i,x in enumerate(nums):
            for c in range(target+1):
               if c<x:
                 f[i+1][c]=f[i][c]
               else:
                 f[i+1][c]=f[i][c]+f[i][c-x]
        return f[n][target]
 
ps:
灵神优化方法(时间,空间上)

01背包记忆化搜索
 
 
灵神学习路线:二叉树递归 -> 回溯 -> 记忆化搜索 -> 递推



















