39. 组合和给出一组不同的整数候选者和一个目标整数目标，回到全部唯一的候选者组合目录，其中选定数字之和实现目标。您可以按一切次序回到组成。
同一个号能够无限次地从侯选人中挑选。2个组成是唯一的，假如
频率
至少有一个所选数字不同。产生的功能测试促使针对给出键入来讲，总数实现目标的唯一组成总数低于 150 个组成。
实例1：
键入：侯选人 = [2,3,6,7]，目标=7
导出：[[2,2,3],[7]]
表明：
2和3是备选，2 + 2 + 3 = 7。留意2能够多次使用。
7是候选者，7=7.
这是仅存的二种组成。
实例2：键入：侯选人 = [2,3,5]，目标=8
导出：[[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]
实例3：键入：侯选人 = [2]，目标 = 1
导出：[]限定：
1 2 候选人的所有元素全是独特的。
1初始页面
这题和昨日处理的题区别不是很大。
BackTracking依然能够很好地检索深层的概率并用循环开展宽度控制。
需注意，这里我们可以添加同样元素，随后维持全部组成的独特性
publicList>combinationSum(int[]Candidates, inttarget){
List>list=newArrayList();
ListComs=newLinkedList();
backTracking(目录, 梳子, 候选者, 目标, 0, 0);
返回列表；
}
公共失效 backTracking（列表>目录，目录梳，int []候选人，int目标，int总数，int逐渐）{
假如（总数>目标）{
回到;
}
假如（总数==目标）{
list.add(newArrayList(combs));
回到;
}
for(inti=start;i
40.组合和II
超出时间期限
Set> set=newHashSet();
公共列表>组成Sum2（int []候选人，int目标）{
ListComs=newLinkedList();
Arrays.sort(备选);
backTracking(combs, 目标, 候选者, 0, 0);
回到新的ArrayList(set);
}
publicvoid backTracking(Listcombs, inttarget, int[]candidates, int start, int sum){
假如（总数>目标）{
回到;
}
假如（总数==目标）{
set.add(newArrayList(combs));
}
for(inti=start;i目标){
再次;
}
总数+=侯选人[i]；
木梳.add（候选者[i]）；
backTracking(combs, 目标, 候选者, i+1, sum);
sum-=侯选人[i];
木梳.删掉(木梳.size()-1);
}
}
因为有一些原素之前已经用过，比如[1,1,1,2,3] 第一次递归中使用了112，可是循环会遍历从1到3开始所有元素，并且存在三个“1”，因此在遇到第二个“1”时，组成112还会寻找，这在此前的递归步骤中已经找到了，所以我们应该降低这种多余的流程（类似地，它还可能发生在递归的遍历和递归的横着递归中。
处理问题
List>list=newArrayList();
公共列表>组成Sum2（int []候选人，int目标）{
ListComs=newLinkedList();
Arrays.sort(备选);
backTracking(combs, 目标, 候选者, 0, 0, false);
返回列表；
}
publicvoid backTracking(Listcombs, inttarget, int[]candidates, int start, int sum, booleanHorizon){
假如（总数>目标）{
回到;
}
假如（总数==目标）{
list.add(newArrayList(combs));
}
for(inti=start;i目标){
再次;
}
if(i!=0&&侯选人[i] == 侯选人[i-1] && 地平线){
再次;
}
总数+=侯选人[i]；
木梳.add（候选者[i]）；
backTracking(combs, 目标, 候选者, i+1, sum, false);
sum-=侯选人[i]；
木梳.删掉(木梳.size()-1);
地平线=真；
}
}
131. 回文分区给出一个字符串 s，对 s开展分区促使每个
子串
分区的是
回文
。回到 s.所有可能的回文区划实例1：
键入：s="aab"
导出：[["a","a","b"],["aa","b"]]
实例2：键入：s = "a"
导出：[["a"]]限定：
1 s仅包含小写英语字母。
初始页面
List>list=newArrayList();
公共列表>分区（字符串s）{
List 梳=newArrayList();
backTracking(combs, newStringBuilder(s), 0);
返回列表；
}
公共失效 backTracking（List 木梳，StringBuilder str，int start）{
if(start== str.length()){
list.add(newArrayList(combs));
回到;
}
for(inti=1;i+start
以上就是LeetCode DayBackTracking 第 2 部分的详细内容，大量请关注其他类似文章！