这也可以用来打印所有的答案

public void recur(int[] a, int n, int sum, int[] ans, int ind) {
    if (n < 0 && sum != 0)
        return;
    if (n < 0 && sum == 0) {
        print(ans, ind);
        return;
    }
    if (sum >= a[n]) {
        ans[ind] = a[n];
        recur(a, n - 1, sum - a[n], ans, ind + 1);
    }
    recur(a, n - 1, sum, ans, ind);
}

public void print(int[] a, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++)
        System.out.print(a[i] + " ");
    System.out.println();
}

时间复杂度是指数级的。2^n的阶

function solve(n){
    let DP = [];

     DP[0] = DP[1] = DP[2] = 1;
     DP[3] = 2;

    for (let i = 4; i <= n; i++) {
      DP[i] = DP[i-1] + DP[i-3] + DP[i-4];
    }
    return DP[n]
}

console.log(solve(5))

这是JS的一个动态解决方案，告诉任何人有多少种方法可以得到一定的总和。如果考虑到时间和空间的复杂性，这可能是正确的解决方案。

下面是一个Java版本，它非常适合小N和非常大的目标和，当复杂度O(t*N)(动态解)大于指数算法时。我的版本在中间攻击中使用了一个meet，并进行了一些调整，以降低复杂度，从经典的naive O(n*2^n)降低到O(2^(n/2))。

如果你想在32到64个元素之间的集合中使用这种方法，你应该将表示step函数中当前子集的int改为long，尽管随着集合大小的增加，性能显然会急剧下降。如果你想对一个有奇数个元素的集合使用这个，你应该给这个集合加上一个0，使它成为偶数。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SubsetSumMiddleAttack {
    static final int target = 100000000;
    static final int[] set = new int[]{ ... };

    static List<Subset> evens = new ArrayList<>();
    static List<Subset> odds = new ArrayList<>();

    static int[][] split(int[] superSet) {
        int[][] ret = new int[2][superSet.length / 2]; 

        for (int i = 0; i < superSet.length; i++) ret[i % 2][i / 2] = superSet[i];

        return ret;
    }

    static void step(int[] superSet, List<Subset> accumulator, int subset, int sum, int counter) {
        accumulator.add(new Subset(subset, sum));
        if (counter != superSet.length) {
            step(superSet, accumulator, subset + (1 << counter), sum + superSet[counter], counter + 1);
            step(superSet, accumulator, subset, sum, counter + 1);
        }
    }

    static void printSubset(Subset e, Subset o) {
        String ret = "";
        for (int i = 0; i < 32; i++) {
            if (i % 2 == 0) {
                if ((1 & (e.subset >> (i / 2))) == 1) ret += " + " + set[i];
            }
            else {
                if ((1 & (o.subset >> (i / 2))) == 1) ret += " + " + set[i];
            }
        }
        if (ret.startsWith(" ")) ret = ret.substring(3) + " = " + (e.sum + o.sum);
        System.out.println(ret);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[][] superSets = split(set);

        step(superSets[0], evens, 0,0,0);
        step(superSets[1], odds, 0,0,0);

        for (Subset e : evens) {
            for (Subset o : odds) {
                if (e.sum + o.sum == target) printSubset(e, o);
            }
        }
    }
}

class Subset {
    int subset;
    int sum;

    Subset(int subset, int sum) {
        this.subset = subset;
        this.sum = sum;
    }
}

c#版本的@msalvadores代码的答案

void Main()
{
    int[] numbers = {3,9,8,4,5,7,10};
    int target = 15;
    sum_up(new List<int>(numbers.ToList()),target);
}

static void sum_up_recursive(List<int> numbers, int target, List<int> part)
{
   int s = 0;
   foreach (int x in part)
   {
       s += x;
   }
   if (s == target)
   {
        Console.WriteLine("sum(" + string.Join(",", part.Select(n => n.ToString()).ToArray()) + ")=" + target);
   }
   if (s >= target)
   {
        return;
   }
   for (int i = 0;i < numbers.Count;i++)
   {
         var remaining = new List<int>();
         int n = numbers[i];
         for (int j = i + 1; j < numbers.Count;j++)
         {
             remaining.Add(numbers[j]);
         }
         var part_rec = new List<int>(part);
         part_rec.Add(n);
         sum_up_recursive(remaining,target,part_rec);
   }
}
static void sum_up(List<int> numbers, int target)
{
    sum_up_recursive(numbers,target,new List<int>());
}

Javascript版本:

function subsetSum(numbers, target, partial) { var s, n, remaining; partial = partial || []; // sum partial s = partial.reduce(function (a, b) { return a + b; }, 0); // check if the partial sum is equals to target if (s === target) { console.log("%s=%s", partial.join("+"), target) } if (s >= target) { return; // if we reach the number why bother to continue } for (var i = 0; i < numbers.length; i++) { n = numbers[i]; remaining = numbers.slice(i + 1); subsetSum(remaining, target, partial.concat([n])); } } subsetSum([3,9,8,4,5,7,10],15); // output: // 3+8+4=15 // 3+5+7=15 // 8+7=15 // 5+10=15

首先推导0。0是加法的一个恒等式所以在这个特殊情况下，它在单类定律下是没有用的。如果你想向上爬到一个正数，也可以推导出负数。否则还需要做减法运算。

所以…在这个特定的作业中，你能得到的最快算法如下所示。

函数items2T ([n,……ns), t) { Var c = ~~(t/n); 返回ns。长度呢?数组(c + 1) .fill () .reduce((r，_，i) => r.concat(items2T(ns, t-n*i)。map(s => Array(i).fill(n).concat(s)))，[]) : t % n ?［］ :[数组(c) .fill (n)); }; Var数据= [3,9,8,4,5,7,10]， 结果; console.time(“组合”); result = items2T(data, 15); console.timeEnd(“组合”); console.log (JSON.stringify(结果));

这是一个非常快的算法，但如果你对数据数组进行降序排序，它会更快。使用.sort()是无关紧要的，因为算法最终会减少递归调用。