我正在寻找有关如何找到所有可能的 N 元素总和的建议。比如我有一个数组
int []arr={91,58,89,87,25,65,21};
对于一些int n=3;
我需要在这个数组中找到所有可能的 3 个元素的总和。一开始，这对我来说看起来很容易，因为我会找到所有大小为 3 的子数组的总和，但我不确定大小为 3 的子序列。 我在 Google 上发现了类似的问题，解决方案是使用递归。我不确定我是否真的了解如何根据我的条件解决这个问题，希望你能给我一个建议和例子，以便我可以解决这个问题！我不确定我的初始代码是否需要，因为它是线性工作的。
提前谢谢你。
【问题讨论】：
标签： arrays algorithm loops recursion methods
对于可变长度的子序列，我有这个解决方案。 Java 代码：
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {91, 58, 89, 87, 25, 65, 21};
int n = 3;
sum(arr, 0, n, 0);
}
public static void sum(int[] arr, int startIdx, int deep, int currSum) {
if (deep == 1) {
for (int i = startIdx; i < arr.length; i++)
System.out.println(currSum + arr[i]);
} else {
for (int i = startIdx; i < arr.length; i++)
sum(arr, i + 1, deep - 1, currSum + arr[i]);
}
}
统一更新： 如果您需要将结果作为列表获取，您可以使用此变体：
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {91, 58, 89, 87, 25, 65, 21};
int n = 3;
List<Integer> sums = sum(arr, n, 0);
System.out.println(sums);
}
public static List<Integer> sum(int[] arr, int deep, int currSum) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
if (deep == 1) {
for (int value : arr) list.add(currSum + value);
} else {
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
list.addAll(sum(Arrays.copyOfRange(arr, i + 1, arr.length), deep - 1, currSum + arr[i]));
}
return list;
}
【讨论】：
int 的方法。也许你也可以帮助我。
请发现这很有帮助，因为您似乎不了解子序列和子数组这两个术语。 Subarrays and Subsequences what are they?
现在如果你知道什么是子序列， 您的问题要求您找到具有不同总和的大小为 N 的计数子序列。我将在这里尝试 C++ 代码的递归版本，如果您不了解 C++ 语法，我将尝试 Java :)。
void function(int size,int n,int sum,set<int> Set,int arr[],int iterator)
{
if(iterator>=arr.size())
return;
if(size==n)
{
Set.insert(sum);
return;
}
function(size+1,n,sum+arr[iterator],Set,arr,iterator+1);
function(size, n,sum+arr[iterator],Set,arr,iterator+1);
}
你设置的大小将是你想要的答案。
【讨论】：
您可以使用三个迭代每个元素的 for 循环，以 O(n^3) 时间复杂度轻松解决此问题。
看看下面的python代码：
array = [91,58,89,87,25,65,21]
length = len(array)
n = 3
arraySum = []
for i in range(length - n + 1):
sn = array[i]
for j in range(i+1,length - n + 2):
sn = sn + array[j]
for k in range(j+1,length):
sn = sn + array[k]
arraySum.append(sn)
print(arraySum)
【讨论】：