var combinationSum = function (candidates, target) { const ans = []; const dfs = (target, combine, idx) => { if (idx === candidates.length) { return; } if (target === 0) { ans.push(combine); return; } dfs(target, combine, idx + 1); if (target - candidates[idx] >= 0) { dfs(target - candidates[idx], [...combine, candidates[idx]], idx); } } dfs(target, [], 0); return ans; };

时间: 2024-02-15 16:28:35 浏览: 86
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leetcode39_组合总数

这是一个求解给定目标值的组合总和的函数,函数名为combinationSum,参数为candidates和target。 candidates是一个数组,存储了候选数字,target是目标值。 函数使用了深度优先搜索算法(DFS)来遍历所有可能的组合情况。在dfs函数中: 1. 如果idx等于candidates数组的长度,说明已经遍历完了所有的数字,直接返回。 2. 如果target等于0,说明已经找到一组组合,将组合添加到结果数组ans中,然后返回。 3. 首先尝试不选当前数字,继续遍历下一个数字,dfs(target, combine, idx + 1)。 4. 然后尝试选当前数字,如果target减去当前数字仍然大于等于0,递归调用dfs函数,并将当前数字加入到组合中,dfs(target - candidates[idx], [...combine, candidates[idx]], idx)。 最后,在主函数combinationSum中,调用dfs函数,初始时combine为空数组,idx为0。 最终,返回结果数组ans,其中存储了所有符合条件的组合。
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import pandas as pd from itertools import combinations # 读取数据集 data = pd.read_csv('groceries.csv', header=None) transactions = data.values.tolist() # 设定支持度和置信度的阈值 min_support = 0.01 min_confidence = 0.5 # 生成频繁1项集 item_count = {} for transaction in transactions: for item in transaction: if item in item_count: item_count[item] += 1 else: item_count[item] = 1 num_transactions = len(transactions) freq_1_itemsets = [] for item, count in item_count.items(): support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_1_itemsets.append([item]) # 生成频繁项集和关联规则 freq_itemsets = freq_1_itemsets[:] for k in range(2, len(freq_1_itemsets) + 1): candidates = [] for itemset in freq_itemsets: for item in freq_1_itemsets: if item[0] not in itemset: candidate = itemset + item if candidate not in candidates: candidates.append(candidate) freq_itemsets_k = [] for candidate in candidates: count = 0 for transaction in transactions: if set(candidate).issubset(set(transaction)): count += 1 support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_itemsets_k.append(candidate) freq_itemsets += freq_itemsets_k # 生成关联规则 for itemset in freq_itemsets_k: for i in range(1, len(itemset)): for subset in combinations(itemset, i): antecedent = list(subset) consequent = list(set(itemset) - set(subset)) support_antecedent = item_count[antecedent[0]] / num_transactions for item in antecedent[1:]: support_antecedent = min(support_antecedent, item_count[item] / num_transactions) confidence = count / (support_antecedent * num_transactions) if confidence >= min_confidence: print(antecedent, '->', consequent, ':', confidence)完善这段代码

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