一、尋找和為定值的兩個數(shù)

算法思想：

1. 排序，然后兩端掃描。時間復雜度O(nlogn+n) 空間復雜度O(1)
2. 散列映射，先確定其中一個數(shù)，再判斷另一個是否存在。時間復雜度O(1),空間復雜度O(n)

算法實現(xiàn)

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <fstream>

using namespace std;

int main()
{
    ifstream cin("in.txt");

    int n, a[100], ans;

    while(cin >> n)
    {
        for(int i = 0; i < n; ++i)
            cin >> a[i];

        cin >> ans;

        sort(a, a+n);

        int i = 0, j = n-1;

        while(i < j)
        {
            if(a[i] + a[j] < ans)
                ++i;
            else if(a[i] + a[j] > ans)
                --j;
            else
            {
                cout << a[i] << " " << a[j] << endl;
                break;
            }
        } 
    }
}

二、擴展：尋找和為定值的任意多個數(shù)

1. 遞歸法

算法思想：考慮是否取第n個數(shù)，問題可以轉(zhuǎn)化為前n-1個數(shù)和為sum-a[n-1]的問題，也可以轉(zhuǎn)化為后n-1個數(shù)的求和問題。使用遞歸思想解決。

• 如果取第n個數(shù)，即求得前n-1個數(shù)滿足和為sum-a[n-1]的問題
• 如果不取第n個數(shù)，即求得前n-1個數(shù)滿足和為sum的問題

#include <iostream>
#include <fstream>

using namespace std;

int res[100], k = 0;

void sumOfKNumber(int * a, int n, int sum)
{
    if(n <= 0 || sum <= 0)
        return;

    if(k > 0)
    {
        if(sum == a[n-1])
        {
            for(int i = k-1; i >= 0; --i)
                cout << res[i] << "+";

            cout << a[n-1] << endl; //特別注意，輸出時，該元素還未加入數(shù)組
        }
    }

    //考慮是否取第n個數(shù)
    res[k++] = a[n-1];
    sumOfKNumber(a, n-1, sum-a[n-1]);
    k--;

    sumOfKNumber(a, n-1, sum);
}

int main()
{
    ifstream cin("in.txt");

    int n, a[100], ans;

    while(cin >> n)
    {
        for(int i = 0; i < n; ++i)
            cin >> a[i];
        cin >> ans;

        sumOfKNumber(a, n, ans);
    }

    return 0;
}

三、k個和為定值的個數(shù)

題目：給出[1,2,3,4]，k=2， target=5，[1,4] and [2,3]是2個符合要求的方案
地址：http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/k-sum/
解析：dp[i][j][p] 表示從i個數(shù)中挑j個數(shù)和為p時的次數(shù)。
dp[0][0][0]表示在一個空集中找出0個數(shù)，target為0，則有1個解，就是什么也不挑嘛！
其實應該這樣寫，也就是說，找0個數(shù)，目標為0，則一定是有1個解：
if (j == 0 && p == 0) {
　　// select 0 number from i to the target: 0
　　D[i][j][p] = 1;
}

1. 狀態(tài)表達式：

D[i][j][p] = D[i - 1][j][p];  //不包含第i個元素
if (p - A[i - 1] >= 0) { //可以包含第i個元素
D[i][j][p] += D[i - 1][j - 1][t - A[i - 1]];
}

意思就是：

（1）我們可以把當前A[i - 1]這個值包括進來，所以需要加上D[i - 1][j - 1][t - A[i - 1]]（前提是t - A[i - 1]要大于0）

（2）我們可以不選擇A[i - 1]這個值，這種情況就是D[i - 1][j][t]，也就是說直接在前i-1個值里選擇一些值加到target.

public class Solution {
    /**
     * @param A: an integer array.
     * @param k: a positive integer (k <= length(A))
     * @param target: a integer
     * @return an integer
     */
    public int kSum(int A[], int k, int target) {
        // write your code here
        
        int len = A.length;
        int [][][] dp = new int[len+1][k+1][target+1];
        
        if(target < 0)
            return 0;
            
        for(int i = 0; i <= len; ++i)
            for(int j = 0; j <= k; ++j)
                for(int p = 0; p <= target; ++p)
                {
                    if(j == 0 && p == 0)
                        dp[i][j][p] = 1;
                    else if(i != 0 && j != 0 && p!= 0)
                    {
                        dp[i][j][p] = dp[i-1][j][p];
                        if(p >= A[i-1])
                            dp[i][j][p] += dp[i-1][j-1][p-A[i-1]];
                    }
                    
                }
                
        return dp[len][k][target];
    }
}