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力扣494. 目标和

解析代码（path设置成全局）

解析代码（path设置全局）

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力扣494. 目标和

494. 目标和

难度 中等

给你一个非负整数数组 nums 和一个整数 target 。

向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ，然后串联起所有整数，可以构造一个 表达式 ：

• 例如，nums = [2, 1] ，可以在 2 之前添加 '+' ，在 1 之前添加 '-' ，然后串联起来得到表达式 "+2-1" 。

返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同 表达式 的数目。

示例 1：

输入：nums = [1,1,1,1,1], target = 3
输出：5
解释：一共有 5 种方法让最终目标和为 3 。
-1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 - 1 + 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 - 1 + 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 - 1 + 1 = 3
+1 + 1 + 1 + 1 - 1 = 3

示例 2：

输入：nums = [1], target = 1
输出：1

提示：

• 1 <= nums.length <= 20
• 0 <= nums[i] <= 1000
• 0 <= sum(nums[i]) <= 1000
• -1000 <= target <= 1000

class Solution {
public:
    int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {

    }
};

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解析代码（path设置成全局）

        在动态规划部分写过这题，现在用DFS写一写。对于每个数，可以选择加上或减去它，依次枚举每一个数字，在每个数都被选择时检查得到的和是否等于目标值。如果等于，则记录结果。 

在这一题中可以窥见path是设置成全局的好还是设置成递归参数好：

如果path是一个类型，如 int 设置成递归参数好，参数可以帮我们完成回溯，代码会简洁。

如果path是一个数组之类的，设置成全局好，如力扣257. 二叉树的所有路径，否则效率低。

class Solution {
    int path, ret, _target;
public:
    int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {
        _target = target;
        dfs(nums, 0);
        return ret;
    }

    void dfs(vector<int>& nums, int pos)
    {
        if(pos ==  nums.size())
        {
            if(path == _target)
                ++ret;
            return;
        }

        path += nums[pos]; // 加法
        dfs(nums, pos + 1);
        path -= nums[pos]; // 回溯

        path -= nums[pos]; // 减法
        dfs(nums, pos + 1);
        path += nums[pos]; // 回溯
    }
};

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解析代码（path设置全局）

此题path设置全局效率并没有提高很多，但是代码会简洁：

class Solution {
    int ret, _target;
public:
    int findTargetSumWays(vector<int>& nums, int target) {
        _target = target;
        dfs(nums, 0, 0);
        return ret;
    }

    void dfs(vector<int>& nums, int pos, int path)
    {
        if(pos ==  nums.size())
        {
            if(path == _target)
                ++ret;
            return;
        }
        dfs(nums, pos + 1, path + nums[pos]);  // 加法
        dfs(nums, pos + 1, path - nums[pos]); // 减法
    }
};