使用kotlin完成题目：给你一个整数数组 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。

fun findTargetSumWays(nums: IntArray, target: Int): Int {
    val sum = nums.sum()
    if (sum < target || (sum + target) % 2 != 0) return 0
    val len = (sum + target) / 2
    val dp = IntArray(len + 1)
    dp[0] = 1
    for (num in nums) {
        for (i in len downTo num) {
            dp[i] += dp[i - num]
        }
    }
    return dp[len]
}

这道题可以转化为：在数组 nums 中选择一些数，使得它们的和等于 (sum + target) / 2，其中 sum 是 nums 中所有数的和。

我们可以使用动态规划来解决这个问题。定义一个长度为 (sum + target) / 2 + 1 的数组 dp，其中 dp[i] 表示从 nums 中选择一些数，使得它们的和等于 i 的方案数。初始时，dp[0] = 1，表示不选任何数时，它们的和为 0，方案数为 1。

然后，我们遍历 nums 中的每个数 num，将 dp[i - num] 加到 dp[i] 上，表示选择了这个数时，它们的和为 i 的方案数。

最终，dp[(sum + target) / 2] 就是所求的答案。

相关问题

使用kotlin完成题目：给你一棵二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 后序遍历 。

以下是使用 Kotlin 实现二叉树的后序遍历的代码：

class TreeNode(var `val`: Int) {
    var left: TreeNode? = null
    var right: TreeNode? = null
}

fun postorderTraversal(root: TreeNode?): List<Int> {
    val result = mutableListOf<Int>()
    if (root == null) {
        return result
    }
    result.addAll(postorderTraversal(root.left))
    result.addAll(postorderTraversal(root.right))
    result.add(root.`val`)
    return result
}

在这个实现中，我们首先检查根节点是否为空，若为空则返回一个空的结果列表。如果根节点不为空，则递归遍历其左子树和右子树，并将结果依次添加到结果列表中，最后再将根节点的值添加到结果列表中。这样就完成了二叉树的后序遍历。

使用kotlin完成这个题目：给你一个整数数组 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

下面是使用 Kotlin 完成题目的代码实现：

class Solution {
    fun findTargetSumWays(nums: IntArray, target: Int): Int {
        val sum = nums.sum()
        if (sum < target || (sum + target) % 2 == 1) {
            return 0
        }
        val targetSum = (sum + target) / 2
        val dp = IntArray(targetSum + 1)
        dp[0] = 1
        for (num in nums) {
            for (j in targetSum downTo num) {
                dp[j] += dp[j - num]
            }
        }
        return dp[targetSum]
    }
}

其中，我们需要使用动态规划来解决该问题。

首先，我们计算出数组中所有元素的和 sum，如果 sum 小于 target 或者 (sum + target) 是奇数，则无法构造出目标和为 target 的表达式，直接返回 0。

然后，我们将问题转化为：从数组中选出若干个元素，使它们的和等于 targetSum = (sum + target) / 2，求出选取元素的方案数。

我们使用一个长度为 targetSum + 1 的数组 dp 来记录方案数，其中 dp[i] 表示选取若干个元素的和等于 i 的方案数。

初始化 dp[0] = 1，表示选取 0 个元素的和为 0 的方案数为 1。

然后，我们枚举数组 nums 中的每个元素 num，从大到小更新 dp 数组，具体地，对于 dp[j]，如果 j ≥ num，则 dp[j] = dp[j] + dp[j - num]，表示当前选取的元素为 num，因此可以从 dp[j - num] 转移而来。

最终，dp[targetSum] 就是满足条件的方案数，返回即可。