34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array
题目解释：首先我们看题目的大体解释，给出一个已经排好序的list,这个list中是存在重复元素的，我给定一个target,需要在这个list，要求在在O（lgN）的时间内找到这个target的起始位置和终止位置，若找不到这样的元素，则返回[-1,-1]
题目示例：
Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
Output: [3,4]说明：target=8 是在第三个位置开始，在第四个位置结束，所以返回的结果是[3,4]
Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
Output: [-1,-1]说明：target=6,这个元素找不到，所以返回的结果是[-1,-1]
题目分析：题目给出了暗示，假设你对数据结构存在一定的意识的话，那么一定可以想到题目要求的是O(lgN)的时间复杂度，而且给出的list是已经排好序的，那么一定是基于二分法，同样的，本题也不例外，也是采用基于二分法的思想，先找到等于target的最左边的元素，然后往右遍历，直至右边的一个数不等于target为止，这样得到的中间的序列就是起始位置与终止位置。
本题的一个不同点是，不仅仅是需要找到等于target的那个值，还要找到最左边的那个target的值，这样才是关键。在这里主要是采用了一个变量的trick，从而来判断是左还是右。
class Solution:
def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
# 首先是找到这个节点的位置
left_idx = self.extreme_insertion_index(nums, target, True)
# 判断需要找的元素是否在target中
if left_idx == len(nums) or nums[left_idx] != target:
return [-1, -1]
return [left_idx, self.extreme_insertion_index(nums, target, False)-1]
def extreme_insertion_index(self, nums, target, left):
lo = 0
hi = len(nums)
while lo < hi:
mid = (lo + hi) // 2
if nums[mid] > target or (left and target == nums[mid]):
hi = mid
else:
lo = mid+1
return lo39. Combination Sum
题目分析：给出一个set(就是不包含重复元素的list)和一个target,要求你找到这个list中任取几个数（可以重复）相加，使其和等于target。要求最后的结果中不能包含重复的list.
示例：
Input: candidates = [2,3,6,7], target = 7,
A solution set is:
[
[7],
[2,2,3]
]结合题目解释一下：给出的一个list为上面的candidates,目标所期望取得的加和target=7,所有最后的结果中存在[[7],[2,2,3]]这连个元素
题目解答：首先看到这个题目的时候我觉得很是似曾相识，然后一回想，确实，一下子就让我想到了leetcode中的另外一个题，PathSum，直接说一下解题方法吧，很明显，我们这个题目是可以采用回溯法来解决的。具体的回溯解答方式我们可以尝试去看代码解决。
回溯法一般就是经过三个步骤：
① 外层循环逐一往中间集合 temp 中加入元素 nums[i]，使这个元素处于存在状态 ② 开始递归，递归中携带加入新元素的 temp，并且下一次循环的起始是 i 元素的下一个，因而递归中更新 i 值为 i + 1 ③ 将这个从中间集合 temp 中移除，使该元素处于不存在状态
在本题中，可以先将给定的list进行排序（为了剪枝），然后再进行深度优先遍历。
class Solution:
def combinationSum(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
self.resList = []
# 排序，方便后面的剪枝
candidates = sorted(candidates)
self.dfs(candidates,[],target,0)
return self.resList
def dfs(self, candidates, sublist, target, last):
# 加入到后序的序列
if target == 0:
self.resList.append(sublist[:])
return
# 已经小于第一个元素了，那么可以产生剪枝操作，直接返回
if target< candidates[0]:
return
for n in candidates:
if n > target:
return
if n < last:
continue
sublist.append(n)
self.dfs(candidates,sublist,target - n, n)
sublist.pop()
总结
多刷一些题目，思路还是会更加开阔的......