为什么程序员老婆都很漂亮？网友：new出来的。。。

最近，我被一个问题吸引了，一网友提问：“为何程序员老婆都很漂亮？”哈哈，说到这个话题，我瞬间就不困了。

评论区的网友们也非常来劲儿。有位网友打趣说：“因为是自己用代码new出来的，想给她加什么属性就加什么属性。”好家伙，这很程序员。

然而，也有反驳的，“瞎说，我媳妇就丑了吧唧的。”这位网友直接来了个现实版的“Debug”。

接着，另一个网友开起玩笑：“挣得多，花得少，死得早，谁不爱？”啊这，不利于团结的话就不要说了。

甚至还有网友在线寻找道友：“有没有程序员喜欢别人的老婆的？”这位曹贼，评论区不是无人区。

一通看下来，我就得大家说的还是有道理，程序员的老婆是用头发换的，而头发越少。。。

但是爱情的事，谁说得清呢？也许别人是真爱也说不定呢，那么你们怎么觉得呢？

下面是今日的大厂算法题

今日算法题，来自LeetCode的第39题：组合总和，下面是我的算法思路及实现，让我们来看看吧。

# 算法题目

给定一个无重复元素的数组 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 中的数字可以无限制重复被选取。

说明：

所有数字（包括 target）都是正整数。

解集不能包含重复的组合。

# 算法思路

定义递归函数：创建一个递归函数，用于遍历所有可能的组合。递归函数参数包括当前组合、目标值、起始索引和候选数字数组。

递归终止条件：当目标值减到0时，说明找到了一个有效的组合，将其添加到结果集中；如果目标值小于0，则当前路径无效，回退。

遍历候选数字：从起始索引开始，遍历候选数字数组。

递归探索：对于每个数字，选择当前数字（目标值减去当前数字），并将其添加到当前组合中，然后递归调用自身，目标值更新为减去当前数字后的值，起始索引不变。

回溯：递归返回后，撤销上一步的选择（即从当前组合中移除上一步添加的数字），以探索其他可能的组合。

# 代码实现

Go语言实现

func combinationSum(candidates []int, target int) [][]int { var result [][]int var backtrack func(comb []int, start int, target int) backtrack = func(comb []int, start int, target int) { if target == 0 { result = append(result, append([]int(nil), comb...)) return } if target < 0 { return } for i := start; i < len(candidates); i++ { comb = append(comb, candidates[i]) backtrack(comb, i, target - candidates[i]) comb = comb[:len(comb)-1] } } backtrack([]int{}, 0, target) return result}

Java实现

public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) { List<List<Integer>> result = new ArrayList<>(); backtrack(result, new ArrayList<>(), candidates, target, 0); return result;}

private void backtrack(List<List<Integer>> result, List<Integer> tempList, int[] candidates, int remain, int start) { if (remain < 0) return; else if (remain == 0) result.add(new ArrayList<>(tempList)); else { for (int i = start; i < candidates.length; i++) { tempList.add(candidates[i]); backtrack(result, tempList, candidates, remain - candidates[i], i); // not i + 1 because we can reuse same elements tempList.remove(tempList.size() - 1); } }}

JavaScript实现

function combinationSum(candidates, target) { const result = []; const dfs = (current, start, target) => { if (target === 0) { result.push([...current]); return; } if (target < 0) return; for (let i = start; i < candidates.length; i++) { current.push(candidates[i]); dfs(current, i, target - candidates[i]); current.pop(); } }; dfs([], 0, target); return result;}

# 算法解析

该问题通过回溯算法的方式，可以有效地解决组合总和问题。通过递归遍历所有可能的数字组合，直到找到所有有效的解。

在每一步中，算法都会尝试包括当前数字在内的所有可能路径，并在探索完这些路径后回溯，以探索包含其他数字的路径。这种方式保证了找到所有可能的解集，且不会有重复。

# 示例和测试

输入：candidates = [2,3,6,7], target = 7输出：[[2,2,3],[7]]输入：candidates = [2,3,5], target = 8输出：[[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]

通过上述代码，我们可以针对不同的输入情况，得到目标值为 `target` 的所有组合总和解。

# 总结

组合总和问题是一个典型的使用回溯算法解决的问题，通过递归和回溯的方式可以有效地找到所有可能的解集。掌握这个问题的解决方法不仅可以帮助解决类似的问题，也能加深对回溯算法思想的理解。