[leetcode]Combination SumII

Combination Sum II

Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums toT.

Each number in C may only be used once in the combination.

Note:

• All numbers (including target) will be positive integers.
• Elements in a combination (a1, a2, … , ak) must be in non-descending order. (ie, a1 ≤ a2 ≤ … ≤ ak).
• The solution set must not contain duplicate combinations.

For example, given candidate set 10,1,2,7,6,1,5 and target 8, 
A solution set is: 
[1, 7] 
[1, 2, 5] 
[2, 6] 
[1, 1, 6] 

算法思路：

与[leetcode]Combination Sum类似，区别是这里的元素要求不能重复，且结果需要去重。

代码如下：

public class Solution {
     List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
    public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] num, int target) {
        if(num == null || num.length == 0) return result;
        Arrays.sort(num);
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        dfs(num,list,0,target);
        return result;
    }
    
    private void dfs(int[] num,List<Integer> list,int k,int target){
        if(target == 0){
            List<Integer> copy = new ArrayList<Integer>(list);
            for(List<Integer> node : result){
                int count = 0;
                if(copy.size() == node.size()){
                    for(int i = 0; i < node.size(); i++){
                        if(copy.get(i) == node.get(i)){
                            count++;
                        }else break;
                    }
                    if(count == node.size()) return;
                }
            }
            result.add(copy);
            return;
        }
        if(k >= num.length || num[k] > target) return;
        for(int i = k; i < num.length; i++){
            list.add(num[i]);
            dfs(num,list,i + 1, target - num[i]);
            list.remove(list.size() - 1);
        }
    }
}

去重这里我用了最土的算法，对每一组新插入的数组，检查result中是否存在相同的组合，这无疑会做很多无用功，而且每次遍历的时间也很浪费，后来偷懒用了之前的去重方法，在每一次进行dfs之前先检查是否与前驱相同。

    private void dfs(int[] num,List<Integer> list,int k,int target){
        if(target == 0){
            List<Integer> copy = new ArrayList<Integer>(list);
            result.add(copy);
            return;
        }
        if(k >= num.length || num[k] > target) return;
        for(int i = k; i < num.length; i++){
            if(i > k && num[i] == num[i - 1]) continue;//这里本来写的是i>0，结果毫无疑问的跪了。
            list.add(num[i]);
            dfs(num,list,i + 1, target - num[i]);
            list.remove(list.size() - 1);
        }
    }

后来看了jd童鞋的算法，对代码进行了不一样的优化：

完整代码如下：

public class Solution {
     List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
    public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] num, int target) {
        if(num == null || num.length == 0) return result;
        Arrays.sort(num);
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        dfs(num,list,0,target);
        return result;
    }
    
    private void dfs(int[] num,List<Integer> list,int k,int target){
        if(target == 0){
            List<Integer> copy = new ArrayList<Integer>(list);
            result.add(copy);
            return;
        }
        if(k >= num.length || num[k] > target) return;
        for(int i = k; i < num.length; i++){
            list.add(num[i]);
            dfs(num,list,i + 1, target - num[i]);
            list.remove(list.size() - 1);
            while (i < num.length - 1 && num[i] == num[i + 1]) i++;
        }
    }
}

while (i < num.length - 1 && num[i] == num[i + 1]) i++;
用的很漂亮，总而言之，对DFS还是不能运用自如。
无论是哪种方法，优化完之后，代码的执行次数毫无疑问会减少很多，更主要的是省去了不必要的每次的查重，虽然时间复杂度是一样的，但是从代码可读性和实际执行时间来看，无疑后者更优