377专题

代码随想录训练营day37|52. 携带研究材料，518.零钱兑换II，377. 组合总和 Ⅳ，70. 爬楼梯

52. 携带研究材料这是一个完全背包问题，就是每个物品可以无限放。在一维滚动数组的时候规定了遍历顺序是要从后往前的，就是因为不能多次放物体。所以这里能多次放物体只需要把遍历顺序改改就好了 # include<iostream># include<vector>using namespace std;int main(){int n,m;cin>>n>>m;std::vector<i

代码随想录算法训练营Day37|完全背包问题、518.零钱兑换II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯（进阶版）

完全背包问题和01背包最大区别就是一个物品可以重复放多次，因此遍历空间时可以从前往后。 import java.util.*;public class Main{public static void main (String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);int m = sc.nextInt

Python | Leetcode Python题解之第377题组合总和IV

题目：题解： class Solution:def combinationSum4(self, nums: List[int], target: int) -> int:dp = [1] + [0] * targetfor i in range(1, target + 1):for num in nums:if num <= i:dp[i] += dp[i - num]return dp

C++ | Leetcode C++题解之第377题组合总和IV

题目：题解： class Solution {public:int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {vector<int> dp(target + 1);dp[0] = 1;for (int i = 1; i <= target; i++) {for (int& num : nums) {if (num <= i && d

【代码随想录算法训练营第四十三天|卡码网52.携带研究材料、18.零钱兑换II、377.组合总和Ⅳ、卡码网57.爬楼梯】

文章目录卡码网52.携带研究材料518.零钱兑换II377.组合总和Ⅳ卡码网57.爬楼梯卡码网52.携带研究材料这题是完全背包问题，完全背包问题在01背包问题的基础上其实主要是三个不同，第一个是初始化的时候不能再和01背包一样对第一个物品让背包大小大于物品重量的时候全部初始化为物品价值，因为现在的物品可以无限放。第二个就是动态规划内部的循环推导的时候不用倒序而是正序了，因为

代码随想录算法训练营第四十三天 | 完全背包理论基础、518.零钱兑换II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯（进阶）

完全背包理论基础题目链接：https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1052 文档讲解：https://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F… 视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1uK41

算法训练 | 动态规划Part5 | 518.零钱兑换 II、377.组合总和 Ⅳ 、70.爬楼梯（进阶）

目录 518. 零钱兑换 II 动态规划法 377. 组合总和 Ⅳ 动态规划法 70. 爬楼梯（进阶）动态规划法 518. 零钱兑换 II 题目链接：518. 零钱兑换 II - 力扣（LeetCode）文章讲解：代码随想录动态规划法完全背包：01背包内嵌的循环是从大到小遍历，为了保证每个物品仅被添加一次。而完全背包的物品是可以添加多次的，所以要从小

代码随想录算法训练营第43天（py）| 动态规划 | 完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、爬楼梯

完全背包完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件。有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个（也就是可以放入背包多次），求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 01背包内嵌的循环是从大到小遍历，为了保证每个物品仅被添加一次。 for(int i = 0; i < weight.siz

代码随想录算法训练营第四十三天| 377. 组合总和 Ⅳ、57. 爬楼梯（第八期模拟笔试）、322. 零钱兑换、279. 完全平方数

[LeetCode] 377. 组合总和 Ⅳ[LeetCode] 377. 组合总和 Ⅳ 文章解释 [LeetCode] 377. 组合总和 Ⅳ 视频解释题目：给你一个由不同整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。题目数据保证答案符合 32 位整数范围。示例 1：输入：nu

【代码随想录训练营】【Day 46】【动态规划-6】| Leetcode 518, 377

【代码随想录训练营】【Day 46】【动态规划-6】| Leetcode 518, 377 需强化知识点完全背包基础（遍历重量时正序，保证物品可重复加入）完全背包：组合问题，先物品后重量，排列问题，先重量后物品题目 518. 零钱兑换 II 完全背包组合问题，先物品后重量代码随想录思路：组合和排列 class Solution:def change(self, amount

代码随想录算法训练营day46 | 完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ

完全背包完全背包相对于01背包来说物品有无限个代码的不同主要体现在遍历顺序上，完全背包的背包重量不需要倒序遍历，因为物品有无限个，可以被无限添加；并且因为背包重量正序遍历，后续的值依赖于前面的值，因此背包和物品的内外层遍历也没有特定顺序下面以物品外层循环，背包容量内层循环为例 def test_CompletePack(weight, value, bagWeight):dp =

代码随想录训练营Day 46|力扣完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ

1.完全背包视频讲解：带你学透完全背包问题！和 01背包有什么差别？遍历顺序上有什么讲究？_哔哩哔哩_bilibili https://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%8

算法训练营第四十六天 | 卡码网52 携带研究材料、LeetCode 518 零钱兑换II、LeetCode 377 组合总和IV

写在前面这次算法训练营题目，其实完全是按照代码随想录一路跟着来的，上面也有更好的、讲得更清楚的题解，有需要的小伙伴可以去那里看。我这里是之前已经大体刷过一遍，为了应对有可能会考到的面试题，现在在跟着一个专门的、要花钱的训练营补完笔记，加深理解。下面开始今天的刷题和笔记。卡码网 52 这题是完全背包问题的典型，完全背包也就是每个物品可以取无限次。如果用二维d

LeetCode 377.组合总和Ⅳ

这题是我蠢了，它说是组合数我就信了，言尽于此 class Solution {public:int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {vector<int> dp(2000,0);dp[0]=1;for(int i=0;i<=target;i++){for(int j=0;j<nums.size();j++){if(i>

【力扣一刷】代码随想录day44（动态规划part6 - 背包问题专题：完全背包理论基础、卡码网52、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ ）

【完全背包理论基础】与01背包问题的区别： 1、物品的可取次数：完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，01背包问题的每种物品只能取0次或1次，而完全背包问题的每种物品可以取无限次。 2、遍历滚动数组的顺序：01背包问题每件物品最多取一次，前面取了后面就不能取，所以要逆向遍历书包容量。而完全背包问题可以取无限次，因此是正向遍历，即使前面的书包容量放过物品 i 也可以。遍历第 i 个物品

Leetcode—377. 组合总和 Ⅳ【中等】

2024每日刷题（124） Leetcode—377. 组合总和 Ⅳ 算法思想实现代码 class Solution {public:int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {vector<unsigned long long>dp(target + 1);dp[0] = 1;for(int i = 1; i <=

【Leetcode 377】组合总和 Ⅳ —— 动态规划

377. 组合总和 Ⅳ 给你一个由不同整数组成的数组nums，和一个目标整数target。请你从nums中找出并返回总和为target的元素组合的个数。题目数据保证答案符合 32 位整数范围。示例 1：输入：nums = [1,2,3], target = 4 输出：7 解释：所有可能的组合为： (1, 1, 1, 1) (1, 1, 2) (1, 2, 1) (1, 3)

代码随想录第44天|动态规划：完全背包理论基础 518.零钱兑换II 377. 组合总和 Ⅳ

动态规划：完全背包理论基础代码随想录 (programmercarl.com) 动态规划之完全背包，装满背包有多少种方法？组合与排列有讲究！| LeetCode：518.零钱兑换II_哔哩哔哩_bilibili 完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件。完全背包中的物品可以添加多次，所以要从小到大遍历： // 先遍历物品，再遍历背包for (int i = 0;

从零学算法377

377. 组合总和 Ⅳ 给你一个由不同整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。题目数据保证答案符合 32 位整数范围。示例 1：输入：nums = [1,2,3], target = 4 输出：7 解释：所有可能的组合为： (1, 1, 1, 1) (1, 1, 2) (1, 2, 1) (1,

代码随想录算法训练营第四十四天|518.零钱兑换Ⅱ、377. 组合总和 Ⅳ

文档链接：https://programmercarl.com/ LeetCode518.零钱兑换Ⅱ 题目链接：https://leetcode.cn/problems/coin-change-ii/ 思路：完全背包正序遍历！关键还是dp的递推公式怎么来的，dp[j] += dp[j - coins[i]]。这题的初始化dp[0]还必须等于1。同时还要注意，先遍历物品后遍历背包是

代码随想录算法训练营第四十四天| 完全背包，518. 零钱兑换 II ，377. 组合总和 Ⅳ

题目与题解完全背包题目链接：完全背包代码随想录题解：完全背包视频讲解：带你学透完全背包问题！和 01背包有什么差别？遍历顺序上有什么讲究？_哔哩哔哩_bilibili 解题思路：看答案看完代码随想录之后的想法有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。

代码随想录第44天 | 完全背包、 518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ

一、前言参考文献：代码随想录今天的主题是动态规划中的完全背包问题，完全背包的与01背包的区别是：完全背包：可以里面的物品可以使用无数次； 01背包：里面的物品是允许使用一次；二、完全背包 1、思路：这里参考的是卡码网的完全背包问题；首先和动态规划五部曲一摸一样：（1）确定dp数组： vector<int> dp(V + 1, 0); 这里的dp数组和之前的滚动数

Learn Excel 97 Through Excel 2007 from Mr. Excel: 377 Excel Mysteries Solved!

20240404-算法复习打卡day44||● 完全背包● 518. 零钱兑换 II ● 377. 组合总和 Ⅳ

01背包 for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);}} 完全背包 // 先遍历物品，再遍历背包fo

LeetCode 377——组合总和 Ⅳ

阅读目录 1. 题目2. 解题思路3. 代码实现 1. 题目 2. 解题思路此题一看应该就是需要用到动态规划算法，假设我们以 f[d]表示总和为 d 的元素组合的个数，首先，我们遍历 nums 数组，如果有 nums[i] < target，那么组合中第一个元素我们放置 nums[i]，组合中余下元素的排列总个数也就变成了子问题 f[target - nums[i]

代码随想录算法训练营第45天 | 完全背包、518. 零钱兑换 II 、377. 组合总和 Ⅳ

今天稍微有点感觉了，感觉背包就像是递归一样。。完全背包视频讲解：带你学透完全背包问题！和 01背包有什么差别？遍历顺序上有什么讲究？_哔哩哔哩_bilibili https://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8