leetcode题解39：组合总数

描述

分析

这题简单分析发现可以用递归解决，但是递归的写法怎么写比较难想，将整个过程推理下来，发现是个深度优先遍历问题，以candidates = [2,3,6,7], target=7为例，取第一个数2，然后求[2,3,6,7]中和为7-2=5的解，即转化为了一个更小的相同问题，具体构建过程为一棵树，记录树中满足条件的所有路径即可，具体做法：

candidates排序，使其递增；
所有解的数组为res，当前记录路径为tmp，剩下的和为target，当前遍历的数在candidates中的index；递归函数则为求解candidates[index:]中满足和为target的路径。
进入递归函数主体，判断
如果剩余的和target==0，表示当前路径满足条件，将tmp加入到res中；
如果target<0，表示当前路径已不满足，直接退出该函数，返回上一层
如果target>0，则需要求解以candidates[index:]中每个元素为根的树的满足条件的路径，从而遍历i: [index, len(candidates)]；遍历时执行以下操作；
如果target-candidates]i]<0，表示第一个数就已经超过了，由于数组是递增的，直接退出循环了，退出函数；否则将当前值candidates[i]加入到路径tmp中，由于数可以重复取，继续求解从i开始和为target-candidates[i]的路径，进入递归，当求解完毕后，在继续下次循环之前，需要回溯现场，将candidates[i]踢出tmp
当第3步的递归结束后，res就是所有解了

代码

python

class Solution:
    def combinationSum(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
        def dfs(candidates, target, combinations, tmp, index):
            if target < 0:
                return
            if target == 0:
                combinations.append(tmp[:])
                return
            for i in range(index, len(candidates)):
                if target - candidates[i] < 0:
                    return
                tmp.append(candidates[i])
                dfs(candidates, target - candidates[i], combinations, tmp, i)
                tmp.pop()

        combinations = []
        tmp = []
        candidates = sorted(candidates)
        dfs(candidates, target, combinations, tmp, 0)
        return combinations