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代码结果

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// 思路：使用Java Stream API来实现回溯算法。这个解法相对不太直观，因为Stream API更适用于流处理而不是回溯，但我们仍可以通过递归和Stream组合来实现。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class SolutionStream {
    public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
        return combinationSum(candidates, target, 0);
    }

    private List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target, int start) {
        if (target < 0) return new ArrayList<>();
        if (target == 0) {
            List<Integer> empty = new ArrayList<>();
            List<List<Integer>> baseResult = new ArrayList<>();
            baseResult.add(empty);
            return baseResult;
        }
        return IntStream.range(start, candidates.length).boxed()
                .flatMap(i -> {
                    List<List<Integer>> subResult = combinationSum(candidates, target - candidates[i], i);
                    return subResult.stream().map(list -> {
                        List<Integer> newList = new ArrayList<>(list);
                        newList.add(0, candidates[i]);
                        return newList;
                    });
                }).collect(Collectors.toList());
    }
}

解释

方法:

该题解采用了回溯算法，首先对输入数组进行排序以便优化搜索过程。定义一个辅助函数 recur，递归地尝试每一个可能的数字组合。从当前位置开始，尝试每个数字，如果当前数字小于等于目标值 target，则将其加入到当前路径（path）中，并递归地调用 recur，此时目标值减少当前数字的值。如果当前数字等于目标值，则将当前路径添加到答案列表中。每次递归返回后，撤销上一个选择（回溯）。如果当前数字大于目标值，则终止当前分支的搜索。

时间复杂度:

O(n^target/min(candidates))

空间复杂度:

O(target / min(candidates))

代码细节讲解

🦆

在题解中，排序候选数组对于优化搜索过程具体有什么帮助？

▷

在题解中，对候选数组进行排序主要是为了优化搜索过程。排序后，当遇到一个数字大于当前目标值时，可以立即终止循环，避免继续探索更大的数，从而减少不必要的递归调用。这种剪枝策略有助于减少搜索空间，提高算法效率。

🦆

题解采用递归方式进行回溯，是否有可能通过迭代来实现相同的功能？如果可以，其效率和可行性如何比较？

▷

虽然理论上可以通过迭代来实现回溯算法，通常使用栈来模拟递归过程，但递归形式的回溯在理解和实现上更为直观和简洁。迭代版本可能在空间利用上有优势，因为可以更精细地控制栈的使用，但编码复杂度较高，可读性和可维护性可能下降。通常，递归和迭代的效率差别不大，主要取决于具体实现和问题规模。

🦆

题解中提到，如果当前数字大于目标值就终止当前分支的搜索。这种剪枝策略是否总是有效，或者有没有可能漏掉正确的解？

▷

这种剪枝策略是基于问题的特性：如果当前数字已经大于目标值，那么在这个数字或更大的数字上继续搜索只会得到更大的数，而不可能得到等于目标值的解。因此，这种策略不会漏掉任何正确的解，是一种有效的优化方法。

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