不论是Google，还是Facebook，在面试时总会考察背包问题。作为动态规划类问题中非常重要的一个类别，背包问题已经慢慢地成为了面试高频题。
Google考过背包问题变形，Facebook考过多重背包，Uber把背包换成了别的词就直接拿出来用了，但是很多人都在这个问题上，跪了......
看起来是简单的数学问题，但背后的算法逻辑相当复杂，短时间分析不出来，基本上就跪了。
今天我们就来一起攻克一道背包面试真题。
题目描述
给出一个都是正整数的数组 nums，其中没有重复的数。从中找出所有的和为 target 的组合个数。
样例
样例1
输入: nums = [1, 2, 4] 和 target = 4
输出: 6
解释:
可能的所有组合有：
[1, 1, 1, 1]
[1, 1, 2]
[1, 2, 1]
[2, 1, 1]
[2, 2]
[4]
样例2
输入: nums = [1, 2] 和 target = 4
输出: 5
解释:
可能的所有组合有：
[1, 1, 1, 1]
[1, 1, 2]
[1, 2, 1]
[2, 1, 1]
[2, 2]
参考答案
class Solution {
public:
int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
int f[target+1];
memset(f, 0, sizeof(f));
f[0] = 1;
for (int i = 1; i <= target; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++)
if (i - nums[j] >= 0){
f[i] += f[i-nums[j]];
}
}
return f[target];
}
};
这道题你会做吗？除了这道面试真题，我们还在LintCode上整理了10道高频背包问题，包括0-1背包、完全背包、多重背包。
把这些做上2遍，等于面试题目全掌握~
这些题自己一个人做可能会没思路，效率低？
不用担心，《背包问题四讲》精心总结了面试应对套路，并配套 LintCode 独家背包题库，能有效提升解决背包问题的速度。
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