前言：
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第39题. 组合总和
题目链接：
给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
candidates 中的数字可以无限制重复被选取。
说明：
所有数字（包括 target）都是正整数。解集不能包含重复的组合。
示例 1：
输入：candidates = [2,3,6,7], target = 7,
所求解集为：
[
[7],
[2,2,3]
]
示例 2：
输入：candidates = [2,3,5], target = 8,
所求解集为：
[
[2,2,2,2],
[2,3,3],
[3,5]
]
思路
题目中的「无限制重复被选取，吓得我赶紧想想 出现0 可咋办」，然后看到下面提示：1 <= candidates[i] <= 200，我就放心了。
本题和回溯算法：求组合问题！，回溯算法：求组合总和！和区别是：本题没有数量要求，可以无限重复，但是有总和的限制，所以间接的也是有个数的限制。
本题搜索的过程抽象成树形结构如下：
注意图中叶子节点的返回条件，因为本题没有组合数量要求，仅仅是总和的限制，所以递归没有层数的限制，只要选取的元素总和超过target，就返回！
而在回溯算法：求组合问题！和回溯算法：求组合总和！ 中都可以知道要递归K层，因为要取k个元素的组合。
回溯三部曲递归函数参数
这里依然是定义两个全局变量，二维数组result存放结果集，数组path存放符合条件的结果。（这两个变量可以作为函数参数传入）
首先是题目中给出的参数，集合candidates, 和目标值target。
此外我还定义了int型的sum变量来统计单一结果path里的总和，其实这个sum也可以不用，用target做相应的减法就可以了，最后如何target==0就说明找到符合的结果了，但为了代码逻辑清晰，我依然用了sum。
「本题还需要startIndex来控制for循环的起始位置，对于组合问题，什么时候需要startIndex呢？」
我举过例子，如果是一个集合来求组合的话，就需要startIndex，例如：回溯算法：求组合问题！，回溯算法：求组合总和！。
如果是多个集合取组合，各个集合之间相互不影响，那么就不用startIndex，例如：互联网公司高频面试题目：「回溯算法」电话号码的字母组合
「注意以上我只是说求组合的情况，如果是排列问题，又是另一套分析的套路，后面我再讲解排列的时候就重点介绍」。
代码如下：
vector<vector<int>> result;vector<int> path;void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex)递归终止条件
在如下树形结构中：
从叶子节点可以清晰看到，终止只有两种情况，sum大于target和sum等于target。
sum等于target的时候，需要收集结果，代码如下：
if (sum > target) { return;}if (sum == target) { result.push_back(path); return;}单层搜索的逻辑单层for循环依然是从startIndex开始，搜索candidates集合。
「注意本题和回溯算法：求组合问题！、回溯算法：求组合总和！的一个区别是：本题元素为可重复选取的」。
如何重复选取呢，看代码，注释部分：
for (int i = startIndex; i < candidates.size(); i++) { sum += candidates[i]; path.push_back(candidates[i]); backtracking(candidates, target, sum, i); // 关键点:不用i+1了，表示可以重复读取当前的数 sum -= candidates[i]; // 回溯 path.pop_back(); // 回溯}按照关于关于回溯算法，你该了解这些 中给出的模板，不难写出如下C++完整代码：
// 版本一class Solution {private: vector<vector<int>> result; vector<int> path; void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex) { if (sum > target) { return; } if (sum == target) { result.push_back(path); return; } for (int i = startIndex; i < candidates.size(); i++) { sum += candidates[i]; path.push_back(candidates[i]); backtracking(candidates, target, sum, i); // 不用i+1了，表示可以重复读取当前的数 sum -= candidates[i]; path.pop_back(); } }public: vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) { result.clear(); path.clear(); backtracking(candidates, target, 0, 0); return result; }};剪枝优化在这个树形结构中：
以及上面的版本一的代码大家可以看到，对于sum已经大于target的情况，其实是依然进入了下一层递归，只是下一层递归结束判断的时候，会判断sum > target的话就返回。
其实如果已经知道下一层的sum会大于target，就没有必要进入下一层递归了。
那么可以在for循环的搜索范围上做做文章了。
「对总集合排序之后，如果下一层的sum（就是本层的 sum + candidates[i]）已经大于target，就可以结束本轮for循环的遍历」。
如图：
for循环剪枝代码如下：
for (int i = startIndex; i < candidates.size() && sum + candidates[i] <= target; i++)
整体代码如下：（注意注释的部分）
class Solution {private: vector<vector<int>> result; vector<int> path; void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex) { if (sum > target) { return; } if (sum == target) { result.push_back(path); return; } // 如果 sum + candidates[i] > target 就终止遍历 for (int i = startIndex; i < candidates.size() && sum + candidates[i] <= target; i++) { sum += candidates[i]; path.push_back(candidates[i]); backtracking(candidates, target, sum, i); sum -= candidates[i]; path.pop_back(); } }public: vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) { result.clear(); path.clear(); sort(candidates.begin(), candidates.end()); // 需要排序 backtracking(candidates, target, 0, 0); return result; }};总结本题和我们之前讲过的回溯算法：求组合问题！、回溯算法：求组合总和！有两点不同：
组合没有数量要求元素可无限重复选取
针对这两个问题，我都做了详细的分析。
并且给出了对于组合问题，什么时候用startIndex，什么时候不用，并用回溯算法：电话号码的字母组合做了对比。
最后还给出了本题的剪枝优化，这个优化如果是初学者的话并不容易想到。
「在求和问题中，排序之后加剪枝是常见的套路！」
可以看出我写的文章都会大量引用之前的文章，就是要不断作对比，分析其差异，然后给出代码解决的方法，这样才能彻底理解题目的本质与难点。
「就酱，如果感觉很给力，就帮Carl宣传一波吧，奥利给！」。
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