Encontrar todas las combinaciones posibles de números para alcanzar una suma dada


232

¿Cómo haría para probar todas las combinaciones posibles de adiciones de un conjunto Nde números dado para que sumen un número final dado?

Un breve ejemplo:

  • Conjunto de números para agregar: N = {1,5,22,15,0,...}
  • Resultado deseado: 12345

@ James - Creo que su problema necesita ser aclarado. ¿Cuales son las normas? ¿Puedes elegir cualquier número? ¿Qué números hay en el conjunto? ¿Cuáles son tus limitaciones?
jmort253

99
El artículo de wikipedia ( en.wikipedia.org/wiki/Subset_sum_problem ) incluso menciona que este problema es una buena introducción a la clase de problemas NP-completos.
user57368

1
@ jmort253: No creo que haya otras restricciones que no sean tener un conjunto de enteros que sean positivos y más bajos que el número dado como objetivo. Se puede usar cualquier combinación de números. No es tarea, sino el tipo de problema que tendrá que resolver si solicita algunos trabajos. Por lo general, puedo pensar en un algoritmo cuando lo necesito, pero no estoy seguro de cómo ver algo como esto. Debe descomponerse de alguna manera (¿recursivo?).
James P.

3
@ James, ¿necesitas las combinaciones o solo el número de subconjuntos que se suman a la suma?
st0le

66
¿Podemos usar el mismo elemento del conjunto original más de una vez? Por ejemplo, si la entrada es {1,2,3,5} y el objetivo 10, ¿es 5 + 5 = 10 una solución aceptable?
alampada

Respuestas:


248

Este problema se puede resolver con una combinación recursiva de todas las sumas posibles filtrando las que alcanzan el objetivo. Aquí está el algoritmo en Python:

def subset_sum(numbers, target, partial=[]):
    s = sum(partial)

    # check if the partial sum is equals to target
    if s == target: 
        print "sum(%s)=%s" % (partial, target)
    if s >= target:
        return  # if we reach the number why bother to continue

    for i in range(len(numbers)):
        n = numbers[i]
        remaining = numbers[i+1:]
        subset_sum(remaining, target, partial + [n]) 


if __name__ == "__main__":
    subset_sum([3,9,8,4,5,7,10],15)

    #Outputs:
    #sum([3, 8, 4])=15
    #sum([3, 5, 7])=15
    #sum([8, 7])=15
    #sum([5, 10])=15

Este tipo de algoritmos se explican muy bien en la siguiente conferencia de programación abstracta de Standford : este video es muy recomendable para comprender cómo funciona la recursividad para generar permutaciones de soluciones.

Editar

Lo anterior como una función generadora, lo que lo hace un poco más útil. Requiere Python 3.3+ debido a yield from.

def subset_sum(numbers, target, partial=[], partial_sum=0):
    if partial_sum == target:
        yield partial
    if partial_sum >= target:
        return
    for i, n in enumerate(numbers):
        remaining = numbers[i + 1:]
        yield from subset_sum(remaining, target, partial + [n], partial_sum + n)

Aquí está la versión Java del mismo algoritmo:

package tmp;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;

class SumSet {
    static void sum_up_recursive(ArrayList<Integer> numbers, int target, ArrayList<Integer> partial) {
       int s = 0;
       for (int x: partial) s += x;
       if (s == target)
            System.out.println("sum("+Arrays.toString(partial.toArray())+")="+target);
       if (s >= target)
            return;
       for(int i=0;i<numbers.size();i++) {
             ArrayList<Integer> remaining = new ArrayList<Integer>();
             int n = numbers.get(i);
             for (int j=i+1; j<numbers.size();j++) remaining.add(numbers.get(j));
             ArrayList<Integer> partial_rec = new ArrayList<Integer>(partial);
             partial_rec.add(n);
             sum_up_recursive(remaining,target,partial_rec);
       }
    }
    static void sum_up(ArrayList<Integer> numbers, int target) {
        sum_up_recursive(numbers,target,new ArrayList<Integer>());
    }
    public static void main(String args[]) {
        Integer[] numbers = {3,9,8,4,5,7,10};
        int target = 15;
        sum_up(new ArrayList<Integer>(Arrays.asList(numbers)),target);
    }
}

Es exactamente la misma heurística. Mi Java está un poco oxidado, pero creo que es fácil de entender.

Conversión de C # de la solución Java: (por @JeremyThompson)

public static void Main(string[] args)
{
    List<int> numbers = new List<int>() { 3, 9, 8, 4, 5, 7, 10 };
    int target = 15;
    sum_up(numbers, target);
}

private static void sum_up(List<int> numbers, int target)
{
    sum_up_recursive(numbers, target, new List<int>());
}

private static void sum_up_recursive(List<int> numbers, int target, List<int> partial)
{
    int s = 0;
    foreach (int x in partial) s += x;

    if (s == target)
        Console.WriteLine("sum(" + string.Join(",", partial.ToArray()) + ")=" + target);

    if (s >= target)
        return;

    for (int i = 0; i < numbers.Count; i++)
    {
        List<int> remaining = new List<int>();
        int n = numbers[i];
        for (int j = i + 1; j < numbers.Count; j++) remaining.Add(numbers[j]);

        List<int> partial_rec = new List<int>(partial);
        partial_rec.Add(n);
        sum_up_recursive(remaining, target, partial_rec);
    }
}

Solución de rubí: (por @emaillenin)

def subset_sum(numbers, target, partial=[])
  s = partial.inject 0, :+
# check if the partial sum is equals to target

  puts "sum(#{partial})=#{target}" if s == target

  return if s >= target # if we reach the number why bother to continue

  (0..(numbers.length - 1)).each do |i|
    n = numbers[i]
    remaining = numbers.drop(i+1)
    subset_sum(remaining, target, partial + [n])
  end
end

subset_sum([3,9,8,4,5,7,10],15)

Editar: discusión de complejidad

Como otros mencionan, este es un problema NP-difícil . Se puede resolver en tiempo exponencial O (2 ^ n), por ejemplo para n = 10 habrá 1024 posibles soluciones. Si los objetivos que intenta alcanzar están en un rango bajo, entonces este algoritmo funciona. Entonces, por ejemplo:

subset_sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],100000) genera 1024 ramas porque el objetivo nunca puede filtrar posibles soluciones.

Por otro lado, subset_sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],10)genera solo 175 ramas, porque el objetivo a alcanzar 10puede filtrar muchas combinaciones.

Si Ny Targetson números grandes, uno debería pasar a una versión aproximada de la solución.


1
Optimización de Java: ArrayList <Integer> partial_rec = new ArrayList <Integer> (parcial); partial_rec.add (n); esto hace una copia de parcial. y por lo tanto agrega O (N). Una mejor manera es simplemente "partial.add (n)" hacer la recursión y luego "partial.remove (partial.size -1). Cambié el código para asegurarme de que funciona. Funciona bien
Christian Bongiorno

44
Esta solución no funciona para todos los casos. Tenga en cuenta [1, 2, 0, 6, -3, 3], 3que solo [1,2], [0,3], [3][6, -3, 3]
sale

11
También no funciona para todas las combinaciones, por ejemplo, [1, 2, 5], 5sólo salidas [5], cuando [1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 1]y [2, 1, 1, 1]son soluciones.
cbrad

3
@cbrad eso se debe a i+1in remaining = numbers[i+1:]. Parece que ese algoritmo no permite duplicados.
Leonid Vasilev

1
@cbrad Para obtener también soluciones que incluyen duplicados como [1, 1, 3]echar un vistazo a stackoverflow.com/a/34971783/3684296 (Python)
Mesa

36

La solución de este problema se ha dado un millón de veces en Internet. El problema se llama El problema del cambio de monedas . Se pueden encontrar soluciones en http://rosettacode.org/wiki/Count_the_coins y el modelo matemático del mismo en http://jaqm.ro/issues/volume-5,issue-2/pdfs/patterson_harmel.pdf (o cambio de moneda de Google problema )

Por cierto, la solución Scala de Tsagadai es interesante. Este ejemplo produce 1 o 0. Como efecto secundario, enumera en la consola todas las soluciones posibles. Muestra la solución, pero falla al hacerla utilizable de alguna manera.

Para ser lo más útil posible, el código debe devolver un List[List[Int]]para permitir obtener el número de solución (longitud de la lista de listas), la "mejor" solución (la lista más corta) o todas las soluciones posibles.

Aquí hay un ejemplo. Es muy ineficiente, pero es fácil de entender.

object Sum extends App {

  def sumCombinations(total: Int, numbers: List[Int]): List[List[Int]] = {

    def add(x: (Int, List[List[Int]]), y: (Int, List[List[Int]])): (Int, List[List[Int]]) = {
      (x._1 + y._1, x._2 ::: y._2)
    }

    def sumCombinations(resultAcc: List[List[Int]], sumAcc: List[Int], total: Int, numbers: List[Int]): (Int, List[List[Int]]) = {
      if (numbers.isEmpty || total < 0) {
        (0, resultAcc)
      } else if (total == 0) {
        (1, sumAcc :: resultAcc)
      } else {
        add(sumCombinations(resultAcc, sumAcc, total, numbers.tail), sumCombinations(resultAcc, numbers.head :: sumAcc, total - numbers.head, numbers))
      }
    }

    sumCombinations(Nil, Nil, total, numbers.sortWith(_ > _))._2
  }

  println(sumCombinations(15, List(1, 2, 5, 10)) mkString "\n")
}

Cuando se ejecuta, muestra:

List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)
List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2)
List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2)
List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2)
List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2)
List(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2)
List(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
List(1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 5)
List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 5)
List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 5)
List(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 5)
List(1, 1, 2, 2, 2, 2, 5)
List(2, 2, 2, 2, 2, 5)
List(1, 1, 1, 1, 1, 5, 5)
List(1, 1, 1, 2, 5, 5)
List(1, 2, 2, 5, 5)
List(5, 5, 5)
List(1, 1, 1, 1, 1, 10)
List(1, 1, 1, 2, 10)
List(1, 2, 2, 10)
List(5, 10)

La sumCombinations()función se puede usar por sí misma, y ​​el resultado se puede analizar más a fondo para mostrar la "mejor" solución (la lista más corta) o el número de soluciones (el número de listas).

Tenga en cuenta que incluso así, los requisitos pueden no cumplirse por completo. Puede suceder que el orden de cada lista en la solución sea significativo. En tal caso, cada lista tendría que duplicarse tantas veces como haya una combinación de sus elementos. O podríamos estar interesados ​​solo en las combinaciones que son diferentes.

Por ejemplo, podríamos considerar que List(5, 10)debería dar dos combinaciones: List(5, 10)y List(10, 5). Para List(5, 5, 5)ello podría dar tres combinaciones o solo una, dependiendo de los requisitos. Para enteros, las tres permutaciones son equivalentes, pero si estamos tratando con monedas, como en el "problema del cambio de monedas", no lo son.

Tampoco se establece en los requisitos la cuestión de si cada número (o moneda) se puede usar solo una o muchas veces. Podríamos (¡y deberíamos!) Generalizar el problema a una lista de listas de ocurrencias de cada número. Esto se traduce en la vida real en "cuáles son las formas posibles de ganar una cierta cantidad de dinero con un conjunto de monedas (y no un conjunto de valores de monedas)". El problema original es solo un caso particular de este, donde tenemos tantas ocurrencias de cada moneda como sea necesario para hacer la cantidad total con cada valor de moneda.


14
Este problema no es exactamente el mismo que el problema del cambio de monedas. OP está pidiendo todas las combinaciones, no solo las mínimas. Y, presumiblemente, los enteros en el conjunto pueden ser negativos. Por lo tanto, ciertas optimizaciones del problema de cambio de monedas no son posibles con este problema.
ThomasMcLeod

55
y también este problema permite la repetición de elementos, no estoy seguro de que OP quisiera esto, pero es más un problema de mochila
caub

34

En Haskell :

filter ((==) 12345 . sum) $ subsequences [1,5,22,15,0,..]

Y J :

(]#~12345=+/@>)(]<@#~[:#:@i.2^#)1 5 22 15 0 ...

Como puede observar, ambos adoptan el mismo enfoque y dividen el problema en dos partes: generan cada miembro del conjunto de poder y verifican la suma de cada miembro al objetivo.

Hay otras soluciones, pero esta es la más sencilla.

¿Necesita ayuda con cualquiera de ellos o para encontrar un enfoque diferente?


3
Wow, ese es un código bastante conciso. Estoy bien con tu respuesta. Creo que solo necesito leer un poco sobre algoritmos en general. Echaré un vistazo a la sintaxis de los dos idiomas, ya que despertó mi curiosidad.
James P.

Acabo de instalar Haskell para probar esto, definitivamente no puedo pegarlo y ejecutarlo, ¿ not in scope: 'subsequences'algún puntero?
Hart CO

44
@HartCO un poco tarde a la fiesta, peroimport Data.List
Jir

28

Una versión de Javascript:

function subsetSum(numbers, target, partial) {
  var s, n, remaining;

  partial = partial || [];

  // sum partial
  s = partial.reduce(function (a, b) {
    return a + b;
  }, 0);

  // check if the partial sum is equals to target
  if (s === target) {
    console.log("%s=%s", partial.join("+"), target)
  }

  if (s >= target) {
    return;  // if we reach the number why bother to continue
  }

  for (var i = 0; i < numbers.length; i++) {
    n = numbers[i];
    remaining = numbers.slice(i + 1);
    subsetSum(remaining, target, partial.concat([n]));
  }
}

subsetSum([3,9,8,4,5,7,10],15);

// output:
// 3+8+4=15
// 3+5+7=15
// 8+7=15
// 5+10=15


El código tiene un error en el segmento, de lo remaining = numbers.slice(); remaining.slice(i + 1);contrario debería numbers.slice(i + 1);cambiar la matriz de números
Emeeus

@ Emeeus, no creo que sea cierto. slicedevuelve una copia (superficial), no modifica la numbersmatriz.
Dario Seidl

@DarioSeidl sí, slice devuelve una copia, no modifica la matriz, ese es el punto, es por eso que si no la asigna a una variable no la cambia. En este caso, según tengo entendido, tenemos que pasar una versión modificada, no la original. Ver esto jsfiddle.net/che06t3w/1
Emeeus

1
@Redu ... por ejemplo, una manera fácil de hacerlo es que podemos modificar ligeramente el algoritmo y usar una función interna: jsbin.com/lecokaw/edit?js,console
rbarilani

1
El código dado no necesariamente obtiene todas las combinaciones ... por ejemplo, si pone [1,2], 3 solo devolverá 1 + 2 = 3 no 1 + 1 + 1 o 2 + 1
JuicY_Burrito

12

Versión C ++ del mismo algoritmo

#include <iostream>
#include <list>
void subset_sum_recursive(std::list<int> numbers, int target, std::list<int> partial)
{
        int s = 0;
        for (std::list<int>::const_iterator cit = partial.begin(); cit != partial.end(); cit++)
        {
            s += *cit;
        }
        if(s == target)
        {
                std::cout << "sum([";

                for (std::list<int>::const_iterator cit = partial.begin(); cit != partial.end(); cit++)
                {
                    std::cout << *cit << ",";
                }
                std::cout << "])=" << target << std::endl;
        }
        if(s >= target)
            return;
        int n;
        for (std::list<int>::const_iterator ai = numbers.begin(); ai != numbers.end(); ai++)
        {
            n = *ai;
            std::list<int> remaining;
            for(std::list<int>::const_iterator aj = ai; aj != numbers.end(); aj++)
            {
                if(aj == ai)continue;
                remaining.push_back(*aj);
            }
            std::list<int> partial_rec=partial;
            partial_rec.push_back(n);
            subset_sum_recursive(remaining,target,partial_rec);

        }
}

void subset_sum(std::list<int> numbers,int target)
{
    subset_sum_recursive(numbers,target,std::list<int>());
}
int main()
{
    std::list<int> a;
    a.push_back (3); a.push_back (9); a.push_back (8);
    a.push_back (4);
    a.push_back (5);
    a.push_back (7);
    a.push_back (10);
    int n = 15;
    //std::cin >> n;
    subset_sum(a, n);
    return 0;
}

11

Versión C # de respuesta de código @msalvadores

void Main()
{
    int[] numbers = {3,9,8,4,5,7,10};
    int target = 15;
    sum_up(new List<int>(numbers.ToList()),target);
}

static void sum_up_recursive(List<int> numbers, int target, List<int> part)
{
   int s = 0;
   foreach (int x in part)
   {
       s += x;
   }
   if (s == target)
   {
        Console.WriteLine("sum(" + string.Join(",", part.Select(n => n.ToString()).ToArray()) + ")=" + target);
   }
   if (s >= target)
   {
        return;
   }
   for (int i = 0;i < numbers.Count;i++)
   {
         var remaining = new List<int>();
         int n = numbers[i];
         for (int j = i + 1; j < numbers.Count;j++)
         {
             remaining.Add(numbers[j]);
         }
         var part_rec = new List<int>(part);
         part_rec.Add(n);
         sum_up_recursive(remaining,target,part_rec);
   }
}
static void sum_up(List<int> numbers, int target)
{
    sum_up_recursive(numbers,target,new List<int>());
}

4

Pensé que usaría una respuesta de esta pregunta, pero no pude, así que aquí está mi respuesta. Está utilizando una versión modificada de una respuesta en Estructura e interpretación de programas de computadora . Creo que esta es una mejor solución recursiva y debería complacer más a los puristas.

Mi respuesta está en Scala (y disculpas si mi Scala apesta, acabo de comenzar a aprenderlo). La locura de findSumCombinations es ordenar y singularizar la lista original de la recursión para evitar engaños.

def findSumCombinations(target: Int, numbers: List[Int]): Int = {
  cc(target, numbers.distinct.sortWith(_ < _), List())
}

def cc(target: Int, numbers: List[Int], solution: List[Int]): Int = {
  if (target == 0) {println(solution); 1 }
  else if (target < 0 || numbers.length == 0) 0
  else 
    cc(target, numbers.tail, solution) 
    + cc(target - numbers.head, numbers, numbers.head :: solution)
}

Para usarlo:

 > findSumCombinations(12345, List(1,5,22,15,0,..))
 * Prints a whole heap of lists that will sum to the target *

4
Thank you.. ephemient

He convertido la lógica anterior de Python a PHP.

<?php
$data = array(array(2,3,5,10,15),array(4,6,23,15,12),array(23,34,12,1,5));
$maxsum = 25;

print_r(bestsum($data,$maxsum));  //function call

function bestsum($data,$maxsum)
{
$res = array_fill(0, $maxsum + 1, '0');
$res[0] = array();              //base case
foreach($data as $group)
{
 $new_res = $res;               //copy res

  foreach($group as $ele)
  {
    for($i=0;$i<($maxsum-$ele+1);$i++)
    {   
        if($res[$i] != 0)
        {
            $ele_index = $i+$ele;
            $new_res[$ele_index] = $res[$i];
            $new_res[$ele_index][] = $ele;
        }
    }
  }

  $res = $new_res;
}

 for($i=$maxsum;$i>0;$i--)
  {
    if($res[$i]!=0)
    {
        return $res[$i];
        break;
    }
  }
return array();
}
?>

4

Otra solución de Python sería usar el itertools.combinationsmódulo de la siguiente manera:

#!/usr/local/bin/python

from itertools import combinations

def find_sum_in_list(numbers, target):
    results = []
    for x in range(len(numbers)):
        results.extend(
            [   
                combo for combo in combinations(numbers ,x)  
                    if sum(combo) == target
            ]   
        )   

    print results

if __name__ == "__main__":
    find_sum_in_list([3,9,8,4,5,7,10], 15)

Salida: [(8, 7), (5, 10), (3, 8, 4), (3, 5, 7)]


no funciona, por ejemplo: find_sum_in_list (rango (0,8), 4). Encontrado: [(4,), (0, 4), (1, 3), (0, 1, 3)]. ¡Pero (2, 2) también es una opción!
Andre Araujo

@AndreAraujo: no tiene sentido usar 0, pero si usa (1,8), itertools.combinations_with_replacement funciona y también genera 2,2.
Rubenisme

@ Rubenisme Sí, hombre! El problema fue el reemplazo! ¡Gracias! ;-)
Andre Araujo

4

Aquí hay una solución en R

subset_sum = function(numbers,target,partial=0){
  if(any(is.na(partial))) return()
  s = sum(partial)
  if(s == target) print(sprintf("sum(%s)=%s",paste(partial[-1],collapse="+"),target))
  if(s > target) return()
  for( i in seq_along(numbers)){
    n = numbers[i]
    remaining = numbers[(i+1):length(numbers)]
    subset_sum(remaining,target,c(partial,n))
  }
}

Estoy buscando una solución en R, pero esta no funciona para mí. Por ejemplo, subset_sum(numbers = c(1:2), target = 5)vuelve "sum(1+2+2)=5". Pero falta la combinación 1 + 1 + 1 + 1 + 1. Al establecer objetivos a números más altos (por ejemplo, 20) faltan aún más combinaciones.
Frederick

Lo que describe no es lo que la función pretende devolver. Mira la respuesta aceptada. El hecho de que 2 se repita dos veces es un artefacto de cómo R genera y subconjusta las series, no el comportamiento previsto.
Mark

subset_sum(1:2, 4)no debería devolver soluciones porque no hay una combinación de 1 y 2 que se sume a 4. Lo que debe agregarse a mi función es un escape si ies mayor que la longitud denumbers
Mark

3

Aquí hay una versión de Java que es adecuada para N pequeña y suma objetivo muy grande, cuando la complejidad O(t*N)(la solución dinámica) es mayor que el algoritmo exponencial. Mi versión utiliza un encuentro en el medio ataque, junto con un poco de cambio para reducir la complejidad del clásico ingenuo O(n*2^n)al O(2^(n/2)).

Si desea usar esto para conjuntos con entre 32 y 64 elementos, debe cambiar el intque representa el subconjunto actual en la función de paso a un, longaunque el rendimiento obviamente disminuirá drásticamente a medida que aumente el tamaño del conjunto. Si desea usar esto para un conjunto con un número impar de elementos, debe agregar un 0 al conjunto para que sea un número par.

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SubsetSumMiddleAttack {
    static final int target = 100000000;
    static final int[] set = new int[]{ ... };

    static List<Subset> evens = new ArrayList<>();
    static List<Subset> odds = new ArrayList<>();

    static int[][] split(int[] superSet) {
        int[][] ret = new int[2][superSet.length / 2]; 

        for (int i = 0; i < superSet.length; i++) ret[i % 2][i / 2] = superSet[i];

        return ret;
    }

    static void step(int[] superSet, List<Subset> accumulator, int subset, int sum, int counter) {
        accumulator.add(new Subset(subset, sum));
        if (counter != superSet.length) {
            step(superSet, accumulator, subset + (1 << counter), sum + superSet[counter], counter + 1);
            step(superSet, accumulator, subset, sum, counter + 1);
        }
    }

    static void printSubset(Subset e, Subset o) {
        String ret = "";
        for (int i = 0; i < 32; i++) {
            if (i % 2 == 0) {
                if ((1 & (e.subset >> (i / 2))) == 1) ret += " + " + set[i];
            }
            else {
                if ((1 & (o.subset >> (i / 2))) == 1) ret += " + " + set[i];
            }
        }
        if (ret.startsWith(" ")) ret = ret.substring(3) + " = " + (e.sum + o.sum);
        System.out.println(ret);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[][] superSets = split(set);

        step(superSets[0], evens, 0,0,0);
        step(superSets[1], odds, 0,0,0);

        for (Subset e : evens) {
            for (Subset o : odds) {
                if (e.sum + o.sum == target) printSubset(e, o);
            }
        }
    }
}

class Subset {
    int subset;
    int sum;

    Subset(int subset, int sum) {
        this.subset = subset;
        this.sum = sum;
    }
}

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Esto es similar a un problema de cambio de moneda

public class CoinCount 
{   
public static void main(String[] args)
{
    int[] coins={1,4,6,2,3,5};
    int count=0;

    for (int i=0;i<coins.length;i++)
    {
        count=count+Count(9,coins,i,0);
    }
    System.out.println(count);
}

public static int Count(int Sum,int[] coins,int index,int curSum)
{
    int count=0;

    if (index>=coins.length)
        return 0;

    int sumNow=curSum+coins[index];
    if (sumNow>Sum)
        return 0;
    if (sumNow==Sum)
        return 1;

    for (int i= index+1;i<coins.length;i++)
        count+=Count(Sum,coins,i,sumNow);

    return count;       
}
}

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Algoritmo muy eficiente usando tablas que escribí en C ++ hace un par de años.

Si configura PRINT 1 imprimirá todas las combinaciones (pero no utilizará el método eficiente).

Es tan eficiente que calcula más de 10 ^ 14 combinaciones en menos de 10 ms.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//#include "CTime.h"

#define SUM 300
#define MAXNUMsSIZE 30

#define PRINT 0


long long CountAddToSum(int,int[],int,const int[],int);
void printr(const int[], int);
long long table1[SUM][MAXNUMsSIZE];

int main()
{
    int Nums[]={3,4,5,6,7,9,13,11,12,13,22,35,17,14,18,23,33,54};
    int sum=SUM;
    int size=sizeof(Nums)/sizeof(int);
    int i,j,a[]={0};
    long long N=0;
    //CTime timer1;

    for(i=0;i<SUM;++i) 
        for(j=0;j<MAXNUMsSIZE;++j) 
            table1[i][j]=-1;

    N = CountAddToSum(sum,Nums,size,a,0); //algorithm
    //timer1.Get_Passd();

    //printf("\nN=%lld time=%.1f ms\n", N,timer1.Get_Passd());
    printf("\nN=%lld \n", N);
    getchar();
    return 1;
}

long long CountAddToSum(int s, int arr[],int arrsize, const int r[],int rsize)
{
    static int totalmem=0, maxmem=0;
    int i,*rnew;
    long long result1=0,result2=0;

    if(s<0) return 0;
    if (table1[s][arrsize]>0 && PRINT==0) return table1[s][arrsize];
    if(s==0)
    {
        if(PRINT) printr(r, rsize);
        return 1;
    }
    if(arrsize==0) return 0;

    //else
    rnew=(int*)malloc((rsize+1)*sizeof(int));

    for(i=0;i<rsize;++i) rnew[i]=r[i]; 
    rnew[rsize]=arr[arrsize-1];

    result1 =  CountAddToSum(s,arr,arrsize-1,rnew,rsize);
    result2 =  CountAddToSum(s-arr[arrsize-1],arr,arrsize,rnew,rsize+1);
    table1[s][arrsize]=result1+result2;
    free(rnew);

    return result1+result2;

}

void printr(const int r[], int rsize)
{
    int lastr=r[0],count=0,i;
    for(i=0; i<rsize;++i) 
    {
        if(r[i]==lastr)
            count++;
        else
        {
            printf(" %d*%d ",count,lastr);
            lastr=r[i];
            count=1;
        }
    }
    if(r[i-1]==lastr) printf(" %d*%d ",count,lastr);

    printf("\n");

}

¡Hola! Necesito un código para hacer algo así, encontrar todas las sumas posibles de conjuntos de 6 números en una lista de 60 números. Las sumas deben estar en el rango de min 180, max 191. ¿Podría ese código ajustarse para eso? ¿Dónde ejecutar ese código en la nube? Intenté sin éxito en Codenvy
desmantelamiento el

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Excel VBA versión a continuación. Necesitaba implementar esto en VBA (no es mi preferencia, ¡no me juzguen!), Y utilicé las respuestas en esta página para el enfoque. Estoy cargando en caso de que otros también necesiten una versión de VBA.

Option Explicit

Public Sub SumTarget()
    Dim numbers(0 To 6)  As Long
    Dim target As Long

    target = 15
    numbers(0) = 3: numbers(1) = 9: numbers(2) = 8: numbers(3) = 4: numbers(4) = 5
    numbers(5) = 7: numbers(6) = 10

    Call SumUpTarget(numbers, target)
End Sub

Public Sub SumUpTarget(numbers() As Long, target As Long)
    Dim part() As Long
    Call SumUpRecursive(numbers, target, part)
End Sub

Private Sub SumUpRecursive(numbers() As Long, target As Long, part() As Long)

    Dim s As Long, i As Long, j As Long, num As Long
    Dim remaining() As Long, partRec() As Long
    s = SumArray(part)

    If s = target Then Debug.Print "SUM ( " & ArrayToString(part) & " ) = " & target
    If s >= target Then Exit Sub

    If (Not Not numbers) <> 0 Then
        For i = 0 To UBound(numbers)
            Erase remaining()
            num = numbers(i)
            For j = i + 1 To UBound(numbers)
                AddToArray remaining, numbers(j)
            Next j
            Erase partRec()
            CopyArray partRec, part
            AddToArray partRec, num
            SumUpRecursive remaining, target, partRec
        Next i
    End If

End Sub

Private Function ArrayToString(x() As Long) As String
    Dim n As Long, result As String
    result = "{" & x(n)
    For n = LBound(x) + 1 To UBound(x)
        result = result & "," & x(n)
    Next n
    result = result & "}"
    ArrayToString = result
End Function

Private Function SumArray(x() As Long) As Long
    Dim n As Long
    SumArray = 0
    If (Not Not x) <> 0 Then
        For n = LBound(x) To UBound(x)
            SumArray = SumArray + x(n)
        Next n
    End If
End Function

Private Sub AddToArray(arr() As Long, x As Long)
    If (Not Not arr) <> 0 Then
        ReDim Preserve arr(0 To UBound(arr) + 1)
    Else
        ReDim Preserve arr(0 To 0)
    End If
    arr(UBound(arr)) = x
End Sub

Private Sub CopyArray(destination() As Long, source() As Long)
    Dim n As Long
    If (Not Not source) <> 0 Then
        For n = 0 To UBound(source)
                AddToArray destination, source(n)
        Next n
    End If
End Sub

La salida (escrita en la ventana Inmediato) debe ser:

SUM ( {3,8,4} ) = 15
SUM ( {3,5,7} ) = 15
SUM ( {8,7} ) = 15
SUM ( {5,10} ) = 15 

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Aquí hay una mejor versión con mejor formato de salida y características de C ++ 11:

void subset_sum_rec(std::vector<int> & nums, const int & target, std::vector<int> & partialNums) 
{
    int currentSum = std::accumulate(partialNums.begin(), partialNums.end(), 0);
    if (currentSum > target)
        return;
    if (currentSum == target) 
    {
        std::cout << "sum([";
        for (auto it = partialNums.begin(); it != std::prev(partialNums.end()); ++it)
            cout << *it << ",";
        cout << *std::prev(partialNums.end());
        std::cout << "])=" << target << std::endl;
    }
    for (auto it = nums.begin(); it != nums.end(); ++it) 
    {
        std::vector<int> remaining;
        for (auto it2 = std::next(it); it2 != nums.end(); ++it2)
            remaining.push_back(*it2);

        std::vector<int> partial = partialNums;
        partial.push_back(*it);
        subset_sum_rec(remaining, target, partial);
    }
}

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Versión no recursiva de Java que simplemente sigue agregando elementos y redistribuyéndolos entre los posibles valores. 0Se ignoran y funciona para listas fijas (lo que se le da es con lo que puede jugar) o una lista de números repetibles.

import java.util.*;

public class TestCombinations {

    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Integer> numbers = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 1, 2, 2, 5, 10, 20));
        LinkedHashSet<Integer> targets = new LinkedHashSet<Integer>() {{
            add(4);
            add(10);
            add(25);
        }};

        System.out.println("## each element can appear as many times as needed");
        for (Integer target: targets) {
            Combinations combinations = new Combinations(numbers, target, true);
            combinations.calculateCombinations();
            for (String solution: combinations.getCombinations()) {
                System.out.println(solution);
            }
        }

        System.out.println("## each element can appear only once");
        for (Integer target: targets) {
            Combinations combinations = new Combinations(numbers, target, false);
            combinations.calculateCombinations();
            for (String solution: combinations.getCombinations()) {
                System.out.println(solution);
            }
        }
    }

    public static class Combinations {
        private boolean allowRepetitions;
        private int[] repetitions;
        private ArrayList<Integer> numbers;
        private Integer target;
        private Integer sum;
        private boolean hasNext;
        private Set<String> combinations;

        /**
         * Constructor.
         *
         * @param numbers Numbers that can be used to calculate the sum.
         * @param target  Target value for sum.
         */
        public Combinations(ArrayList<Integer> numbers, Integer target) {
            this(numbers, target, true);
        }

        /**
         * Constructor.
         *
         * @param numbers Numbers that can be used to calculate the sum.
         * @param target  Target value for sum.
         */
        public Combinations(ArrayList<Integer> numbers, Integer target, boolean allowRepetitions) {
            this.allowRepetitions = allowRepetitions;
            if (this.allowRepetitions) {
                Set<Integer> numbersSet = new HashSet<>(numbers);
                this.numbers = new ArrayList<>(numbersSet);
            } else {
                this.numbers = numbers;
            }
            this.numbers.removeAll(Arrays.asList(0));
            Collections.sort(this.numbers);

            this.target = target;
            this.repetitions = new int[this.numbers.size()];
            this.combinations = new LinkedHashSet<>();

            this.sum = 0;
            if (this.repetitions.length > 0)
                this.hasNext = true;
            else
                this.hasNext = false;
        }

        /**
         * Calculate and return the sum of the current combination.
         *
         * @return The sum.
         */
        private Integer calculateSum() {
            this.sum = 0;
            for (int i = 0; i < repetitions.length; ++i) {
                this.sum += repetitions[i] * numbers.get(i);
            }
            return this.sum;
        }

        /**
         * Redistribute picks when only one of each number is allowed in the sum.
         */
        private void redistribute() {
            for (int i = 1; i < this.repetitions.length; ++i) {
                if (this.repetitions[i - 1] > 1) {
                    this.repetitions[i - 1] = 0;
                    this.repetitions[i] += 1;
                }
            }
            if (this.repetitions[this.repetitions.length - 1] > 1)
                this.repetitions[this.repetitions.length - 1] = 0;
        }

        /**
         * Get the sum of the next combination. When 0 is returned, there's no other combinations to check.
         *
         * @return The sum.
         */
        private Integer next() {
            if (this.hasNext && this.repetitions.length > 0) {
                this.repetitions[0] += 1;
                if (!this.allowRepetitions)
                    this.redistribute();
                this.calculateSum();

                for (int i = 0; i < this.repetitions.length && this.sum != 0; ++i) {
                    if (this.sum > this.target) {
                        this.repetitions[i] = 0;
                        if (i + 1 < this.repetitions.length) {
                            this.repetitions[i + 1] += 1;
                            if (!this.allowRepetitions)
                                this.redistribute();
                        }
                        this.calculateSum();
                    }
                }

                if (this.sum.compareTo(0) == 0)
                    this.hasNext = false;
            }
            return this.sum;
        }

        /**
         * Calculate all combinations whose sum equals target.
         */
        public void calculateCombinations() {
            while (this.hasNext) {
                if (this.next().compareTo(target) == 0)
                    this.combinations.add(this.toString());
            }
        }

        /**
         * Return all combinations whose sum equals target.
         *
         * @return Combinations as a set of strings.
         */
        public Set<String> getCombinations() {
            return this.combinations;
        }

        @Override
        public String toString() {
            StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder("" + sum + ": ");
            for (int i = 0; i < repetitions.length; ++i) {
                for (int j = 0; j < repetitions[i]; ++j) {
                    stringBuilder.append(numbers.get(i) + " ");
                }
            }
            return stringBuilder.toString();
        }
    }
}

Entrada de muestra:

numbers: 0, 1, 2, 2, 5, 10, 20
targets: 4, 10, 25

Salida de muestra:

## each element can appear as many times as needed
4: 1 1 1 1 
4: 1 1 2 
4: 2 2 
10: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
10: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 
10: 1 1 1 1 1 1 2 2 
10: 1 1 1 1 2 2 2 
10: 1 1 2 2 2 2 
10: 2 2 2 2 2 
10: 1 1 1 1 1 5 
10: 1 1 1 2 5 
10: 1 2 2 5 
10: 5 5 
10: 10 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
25: 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
25: 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 5 
25: 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 5 
25: 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 5 
25: 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 5 
25: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 5 5 
25: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 5 5 
25: 1 1 1 2 2 2 2 2 2 5 5 
25: 1 2 2 2 2 2 2 2 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 5 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 2 2 5 5 5 
25: 1 1 1 1 2 2 2 5 5 5 
25: 1 1 2 2 2 2 5 5 5 
25: 2 2 2 2 2 5 5 5 
25: 1 1 1 1 1 5 5 5 5 
25: 1 1 1 2 5 5 5 5 
25: 1 2 2 5 5 5 5 
25: 5 5 5 5 5 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 10 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 10 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 10 
25: 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 10 
25: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 10 
25: 1 1 1 2 2 2 2 2 2 10 
25: 1 2 2 2 2 2 2 2 10 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 10 
25: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 5 10 
25: 1 1 1 1 1 1 2 2 5 10 
25: 1 1 1 1 2 2 2 5 10 
25: 1 1 2 2 2 2 5 10 
25: 2 2 2 2 2 5 10 
25: 1 1 1 1 1 5 5 10 
25: 1 1 1 2 5 5 10 
25: 1 2 2 5 5 10 
25: 5 5 5 10 
25: 1 1 1 1 1 10 10 
25: 1 1 1 2 10 10 
25: 1 2 2 10 10 
25: 5 10 10 
25: 1 1 1 1 1 20 
25: 1 1 1 2 20 
25: 1 2 2 20 
25: 5 20 
## each element can appear only once
4: 2 2 
10: 1 2 2 5 
10: 10 
25: 1 2 2 20 
25: 5 20

1

Para encontrar las combinaciones usando Excel - (es bastante fácil). (Tu computadora no debe ser demasiado lenta)

  1. Ir a este sitio
  2. Vaya a la página "Sumar al objetivo"
  3. Descargue el archivo de Excel "Sum to Target".

    Siga las instrucciones en la página del sitio web.

espero que esto ayude.


1

Conversión Swift 3 de solución Java: (por @JeremyThompson)

protocol _IntType { }
extension Int: _IntType {}


extension Array where Element: _IntType {

    func subsets(to: Int) -> [[Element]]? {

        func sum_up_recursive(_ numbers: [Element], _ target: Int, _ partial: [Element], _ solution: inout [[Element]]) {

            var sum: Int = 0
            for x in partial {
                sum += x as! Int
            }

            if sum == target {
                solution.append(partial)
            }

            guard sum < target else {
                return
            }

            for i in stride(from: 0, to: numbers.count, by: 1) {

                var remaining = [Element]()

                for j in stride(from: i + 1, to: numbers.count, by: 1) {
                    remaining.append(numbers[j])
                }

                var partial_rec = [Element](partial)
                partial_rec.append(numbers[i])

                sum_up_recursive(remaining, target, partial_rec, &solution)
            }
        }

        var solutions = [[Element]]()
        sum_up_recursive(self, to, [Element](), &solutions)

        return solutions.count > 0 ? solutions : nil
    }

}

uso:

let numbers = [3, 9, 8, 4, 5, 7, 10]

if let solution = numbers.subsets(to: 15) {
    print(solution) // output: [[3, 8, 4], [3, 5, 7], [8, 7], [5, 10]]
} else {
    print("not possible")
}

1

Esto también se puede usar para imprimir todas las respuestas

public void recur(int[] a, int n, int sum, int[] ans, int ind) {
    if (n < 0 && sum != 0)
        return;
    if (n < 0 && sum == 0) {
        print(ans, ind);
        return;
    }
    if (sum >= a[n]) {
        ans[ind] = a[n];
        recur(a, n - 1, sum - a[n], ans, ind + 1);
    }
    recur(a, n - 1, sum, ans, ind);
}

public void print(int[] a, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++)
        System.out.print(a[i] + " ");
    System.out.println();
}

La complejidad del tiempo es exponencial. Orden de 2 ^ n


1

Estaba haciendo algo similar para una asignación de escala. Pensé en publicar mi solución aquí:

 def countChange(money: Int, coins: List[Int]): Int = {
      def getCount(money: Int, remainingCoins: List[Int]): Int = {
        if(money == 0 ) 1
        else if(money < 0 || remainingCoins.isEmpty) 0
        else
          getCount(money, remainingCoins.tail) +
            getCount(money - remainingCoins.head, remainingCoins)
      }
      if(money == 0 || coins.isEmpty) 0
      else getCount(money, coins)
    }

1

Porté la muestra de C # a Objective-c y no la vi en las respuestas:

//Usage
NSMutableArray* numberList = [[NSMutableArray alloc] init];
NSMutableArray* partial = [[NSMutableArray alloc] init];
int target = 16;
for( int i = 1; i<target; i++ )
{ [numberList addObject:@(i)]; }
[self findSums:numberList target:target part:partial];


//*******************************************************************
// Finds combinations of numbers that add up to target recursively
//*******************************************************************
-(void)findSums:(NSMutableArray*)numbers target:(int)target part:(NSMutableArray*)partial
{
    int s = 0;
    for (NSNumber* x in partial)
    { s += [x intValue]; }

    if (s == target)
    { NSLog(@"Sum[%@]", partial); }

    if (s >= target)
    { return; }

    for (int i = 0;i < [numbers count];i++ )
    {
        int n = [numbers[i] intValue];
        NSMutableArray* remaining = [[NSMutableArray alloc] init];
        for (int j = i + 1; j < [numbers count];j++)
        { [remaining addObject:@([numbers[j] intValue])]; }

        NSMutableArray* partRec = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:partial];
        [partRec addObject:@(n)];
        [self findSums:remaining target:target part:partRec];
    }
}

1

Respuesta de @ KeithBeller con nombres de variables ligeramente modificados y algunos comentarios.

    public static void Main(string[] args)
    {
        List<int> input = new List<int>() { 3, 9, 8, 4, 5, 7, 10 };
        int targetSum = 15;
        SumUp(input, targetSum);
    }

    public static void SumUp(List<int> input, int targetSum)
    {
        SumUpRecursive(input, targetSum, new List<int>());
    }

    private static void SumUpRecursive(List<int> remaining, int targetSum, List<int> listToSum)
    {
        // Sum up partial
        int sum = 0;
        foreach (int x in listToSum)
            sum += x;

        //Check sum matched
        if (sum == targetSum)
            Console.WriteLine("sum(" + string.Join(",", listToSum.ToArray()) + ")=" + targetSum);

        //Check sum passed
        if (sum >= targetSum)
            return;

        //Iterate each input character
        for (int i = 0; i < remaining.Count; i++)
        {
            //Build list of remaining items to iterate
            List<int> newRemaining = new List<int>();
            for (int j = i + 1; j < remaining.Count; j++)
                newRemaining.Add(remaining[j]);

            //Update partial list
            List<int> newListToSum = new List<int>(listToSum);
            int currentItem = remaining[i];
            newListToSum.Add(currentItem);
            SumUpRecursive(newRemaining, targetSum, newListToSum);
        }
    }'

1

Versión PHP , inspirada en la versión C # de Keith Beller.

La versión PHP de bala no me funcionó porque no necesitaba agrupar números. Quería una implementación más simple con un valor objetivo y un grupo de números. Esta función también eliminará cualquier entrada duplicada.

/**
 * Calculates a subset sum: finds out which combinations of numbers
 * from the numbers array can be added together to come to the target
 * number.
 * 
 * Returns an indexed array with arrays of number combinations.
 * 
 * Example: 
 * 
 * <pre>
 * $matches = subset_sum(array(5,10,7,3,20), 25);
 * </pre>
 * 
 * Returns:
 * 
 * <pre>
 * Array
 * (
 *   [0] => Array
 *   (
 *       [0] => 3
 *       [1] => 5
 *       [2] => 7
 *       [3] => 10
 *   )
 *   [1] => Array
 *   (
 *       [0] => 5
 *       [1] => 20
 *   )
 * )
 * </pre>
 * 
 * @param number[] $numbers
 * @param number $target
 * @param array $part
 * @return array[number[]]
 */
function subset_sum($numbers, $target, $part=null)
{
    // we assume that an empty $part variable means this
    // is the top level call.
    $toplevel = false;
    if($part === null) {
        $toplevel = true;
        $part = array();
    }

    $s = 0;
    foreach($part as $x) 
    {
        $s = $s + $x;
    }

    // we have found a match!
    if($s == $target) 
    {
        sort($part); // ensure the numbers are always sorted
        return array(implode('|', $part));
    }

    // gone too far, break off
    if($s >= $target) 
    {
        return null;
    }

    $matches = array();
    $totalNumbers = count($numbers);

    for($i=0; $i < $totalNumbers; $i++) 
    {
        $remaining = array();
        $n = $numbers[$i];

        for($j = $i+1; $j < $totalNumbers; $j++) 
        {
            $remaining[] = $numbers[$j];
        }

        $part_rec = $part;
        $part_rec[] = $n;

        $result = subset_sum($remaining, $target, $part_rec);
        if($result) 
        {
            $matches = array_merge($matches, $result);
        }
    }

    if(!$toplevel) 
    {
        return $matches;
    }

    // this is the top level function call: we have to
    // prepare the final result value by stripping any
    // duplicate results.
    $matches = array_unique($matches);
    $result = array();
    foreach($matches as $entry) 
    {
        $result[] = explode('|', $entry);
    }

    return $result;
}

1

Recomendado como respuesta:

Aquí hay una solución con generadores es2015 :

function* subsetSum(numbers, target, partial = [], partialSum = 0) {

  if(partialSum === target) yield partial

  if(partialSum >= target) return

  for(let i = 0; i < numbers.length; i++){
    const remaining = numbers.slice(i + 1)
        , n = numbers[i]

    yield* subsetSum(remaining, target, [...partial, n], partialSum + n)
  }

}

El uso de generadores en realidad puede ser muy útil porque le permite pausar la ejecución del script inmediatamente al encontrar un subconjunto válido. Esto contrasta con las soluciones sin generadores (es decir, sin estado) que tienen que iterar a través de cada subconjunto denumbers


1

Deduce 0 en primer lugar. Cero es una identidad para agregar, por lo que es inútil para las leyes de monoides en este caso particular. También deduzca números negativos también si desea subir a un número positivo. De lo contrario, también necesitaría una operación de resta.

Entonces ... el algoritmo más rápido que puede obtener en este trabajo en particular es el siguiente dado en JS.

function items2T([n,...ns],t){
    var c = ~~(t/n);
    return ns.length ? Array(c+1).fill()
                                 .reduce((r,_,i) => r.concat(items2T(ns, t-n*i).map(s => Array(i).fill(n).concat(s))),[])
                     : t % n ? []
                             : [Array(c).fill(n)];
};

var data = [3, 9, 8, 4, 5, 7, 10],
    result;

console.time("combos");
result = items2T(data, 15);
console.timeEnd("combos");
console.log(JSON.stringify(result));

Este es un algoritmo muy rápido, pero si ordena la datamatriz descendente , será aún más rápido. El uso .sort()es insignificante ya que el algoritmo terminará con invocaciones mucho menos recursivas.


Agradable. Muestra que eres un programador experimentado :)
James P.

1

Versión de Perl (de la respuesta principal):

use strict;

sub subset_sum {
  my ($numbers, $target, $result, $sum) = @_;

  print 'sum('.join(',', @$result).") = $target\n" if $sum == $target;
  return if $sum >= $target;

  subset_sum([@$numbers[$_ + 1 .. $#$numbers]], $target, 
             [@{$result||[]}, $numbers->[$_]], $sum + $numbers->[$_])
    for (0 .. $#$numbers);
}

subset_sum([3,9,8,4,5,7,10,6], 15);

Resultado:

sum(3,8,4) = 15
sum(3,5,7) = 15
sum(9,6) = 15
sum(8,7) = 15
sum(4,5,6) = 15
sum(5,10) = 15

Versión Javascript:

const subsetSum = (numbers, target, partial = [], sum = 0) => {
  if (sum < target)
    numbers.forEach((num, i) =>
      subsetSum(numbers.slice(i + 1), target, partial.concat([num]), sum + num));
  else if (sum == target)
    console.log('sum(%s) = %s', partial.join(), target);
}

subsetSum([3,9,8,4,5,7,10,6], 15);

Javascript one-liner que realmente devuelve resultados (en lugar de imprimirlo):

const subsetSum=(n,t,p=[],s=0,r=[])=>(s<t?n.forEach((l,i)=>subsetSum(n.slice(i+1),t,[...p,l],s+l,r)):s==t?r.push(p):0,r);

console.log(subsetSum([3,9,8,4,5,7,10,6], 15));

Y mi favorito, una línea con devolución de llamada:

const subsetSum=(n,t,cb,p=[],s=0)=>s<t?n.forEach((l,i)=>subsetSum(n.slice(i+1),t,cb,[...p,l],s+l)):s==t?cb(p):0;

subsetSum([3,9,8,4,5,7,10,6], 15, console.log);


0
function solve(n){
    let DP = [];

     DP[0] = DP[1] = DP[2] = 1;
     DP[3] = 2;

    for (let i = 4; i <= n; i++) {
      DP[i] = DP[i-1] + DP[i-3] + DP[i-4];
    }
    return DP[n]
}

console.log(solve(5))

Esta es una solución dinámica para que JS indique cuántas formas puede obtener una suma determinada. Esta puede ser la solución correcta si piensa en la complejidad del tiempo y el espacio.


0
import java.util.*;

public class Main{

     int recursionDepth = 0;
     private int[][] memo;

     public static void main(String []args){
         int[] nums = new int[] {5,2,4,3,1};
         int N = nums.length;
         Main main =  new Main();
         main.memo = new int[N+1][N+1];
         main._findCombo(0, N-1,nums, 8, 0, new LinkedList() );
         System.out.println(main.recursionDepth);
     }


       private void _findCombo(
           int from,
           int to,
           int[] nums,
           int targetSum,
           int currentSum,
           LinkedList<Integer> list){

            if(memo[from][to] != 0) {
                currentSum = currentSum + memo[from][to];
            }

            if(currentSum > targetSum) {
                return;
            }

            if(currentSum ==  targetSum) {
                System.out.println("Found - " +list);
                return;
            }

            recursionDepth++;

           for(int i= from ; i <= to; i++){
               list.add(nums[i]);
               memo[from][i] = currentSum + nums[i];
               _findCombo(i+1, to,nums, targetSum, memo[from][i], list);
                list.removeLast();
           }

     }
}

0

No me gustó la solución Javascript. Vi por qué construyo uno para myselft usando aplicaciones parciales, cierres y recursividad:

Ok, me preocupaba principalmente si la matriz de combinaciones podría satisfacer el objetivo requerido, pero con esto enfocado puede comenzar a encontrar el resto de combinaciones

Aquí solo establece el objetivo y pasa la matriz de combinaciones.

function main() {
    const target = 10
    const getPermutationThatSumT = setTarget(target)
    const permutation = getPermutationThatSumT([1, 4, 2, 5, 6, 7])

    console.log( permutation );
}

la implementación actual se me ocurrió

function setTarget(target) {
    let partial = [];

    return function permute(input) {
        let i, removed;
        for (i = 0; i < input.length; i++) {
            removed = input.splice(i, 1)[0];
            partial.push(removed);

            const sum = partial.reduce((a, b) => a + b)
            if (sum === target) return partial.slice()
            if (sum < target) permute(input)

            input.splice(i, 0, removed);
            partial.pop();
        }
        return null
    };
}
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