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。

非常有效的算法，使用我几年前用c++写的表格。

如果你设置PRINT 1，它将打印所有的组合(但它不会使用有效的方法)。

它非常高效，在不到10毫秒的时间内计算了超过10^14个组合。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//#include "CTime.h"

#define SUM 300
#define MAXNUMsSIZE 30

#define PRINT 0


long long CountAddToSum(int,int[],int,const int[],int);
void printr(const int[], int);
long long table1[SUM][MAXNUMsSIZE];

int main()
{
    int Nums[]={3,4,5,6,7,9,13,11,12,13,22,35,17,14,18,23,33,54};
    int sum=SUM;
    int size=sizeof(Nums)/sizeof(int);
    int i,j,a[]={0};
    long long N=0;
    //CTime timer1;

    for(i=0;i<SUM;++i) 
        for(j=0;j<MAXNUMsSIZE;++j) 
            table1[i][j]=-1;

    N = CountAddToSum(sum,Nums,size,a,0); //algorithm
    //timer1.Get_Passd();

    //printf("\nN=%lld time=%.1f ms\n", N,timer1.Get_Passd());
    printf("\nN=%lld \n", N);
    getchar();
    return 1;
}

long long CountAddToSum(int s, int arr[],int arrsize, const int r[],int rsize)
{
    static int totalmem=0, maxmem=0;
    int i,*rnew;
    long long result1=0,result2=0;

    if(s<0) return 0;
    if (table1[s][arrsize]>0 && PRINT==0) return table1[s][arrsize];
    if(s==0)
    {
        if(PRINT) printr(r, rsize);
        return 1;
    }
    if(arrsize==0) return 0;

    //else
    rnew=(int*)malloc((rsize+1)*sizeof(int));

    for(i=0;i<rsize;++i) rnew[i]=r[i]; 
    rnew[rsize]=arr[arrsize-1];

    result1 =  CountAddToSum(s,arr,arrsize-1,rnew,rsize);
    result2 =  CountAddToSum(s-arr[arrsize-1],arr,arrsize,rnew,rsize+1);
    table1[s][arrsize]=result1+result2;
    free(rnew);

    return result1+result2;

}

void printr(const int r[], int rsize)
{
    int lastr=r[0],count=0,i;
    for(i=0; i<rsize;++i) 
    {
        if(r[i]==lastr)
            count++;
        else
        {
            printf(" %d*%d ",count,lastr);
            lastr=r[i];
            count=1;
        }
    }
    if(r[i-1]==lastr) printf(" %d*%d ",count,lastr);

    printf("\n");

}

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。

Perl版本(前导答案):

use strict;

sub subset_sum {
  my ($numbers, $target, $result, $sum) = @_;

  print 'sum('.join(',', @$result).") = $target\n" if $sum == $target;
  return if $sum >= $target;

  subset_sum([@$numbers[$_ + 1 .. $#$numbers]], $target, 
             [@{$result||[]}, $numbers->[$_]], $sum + $numbers->[$_])
    for (0 .. $#$numbers);
}

subset_sum([3,9,8,4,5,7,10,6], 15);

结果:

sum(3,8,4) = 15
sum(3,5,7) = 15
sum(9,6) = 15
sum(8,7) = 15
sum(4,5,6) = 15
sum(5,10) = 15

Javascript版本:

const subsetSum = (numbers, target, partial = []， sum = 0) => { If (sum < target) 数字。forEach((num, i) => subsetSum(数字。Slice (i + 1)， target, partial.concat([num])， sum + num)); Else if (sum == target) console.log(的总和(% s) = % s, partial.join(),目标); ｝ subsetSum([3、9、8、4、5、7、10、6],15);

Javascript一行实际返回结果(而不是打印它):

const subsetSum = (n, t, p = [], s = 0, r = []) = > (s < t ? n.forEach ((l i) = > subsetSum (n.slice (i + 1), t,[……p、l], s + l r)): s = = t ? r.push (p): 0, r); console.log (subsetSum([3、9、8、4、5、7、10、6],15));

我最喜欢的是带有回调的一行语句:

const subsetSum = (n, t,辛西娅·布雷齐尔,p =黑铝,s = 0) = > s & lt; t ? n.forEach ((l, i) = > subsetSum (n.slice (i + 1)、t、辛西娅·布雷齐尔,黑... p, l铝,s + l)): s = = t ?辛西娅·布雷齐尔(p): 0; 子集（[3,9,8,4,5,7,10,6]，15,console.log）；

另一个python解决方案是使用itertools.combination模块，如下所示:

#!/usr/local/bin/python

from itertools import combinations

def find_sum_in_list(numbers, target):
    results = []
    for x in range(len(numbers)):
        results.extend(
            [   
                combo for combo in combinations(numbers ,x)  
                    if sum(combo) == target
            ]   
        )   

    print results

if __name__ == "__main__":
    find_sum_in_list([3,9,8,4,5,7,10], 15)

输出:[(8,7)，(5,10)，(3,8,4)，(3,5,7)]

这个问题的一个迭代c++堆栈解决方案。与其他迭代解决方案不同的是，它不会对中间序列进行不必要的复制。

#include <vector>
#include <iostream>

// Given a positive integer, return all possible combinations of
// positive integers that sum up to it.

std::vector<std::vector<int>> print_all_sum(int target){
    std::vector<std::vector<int>> output;
    std::vector<int> stack;

    int curr_min = 1;
    int sum = 0;
    while (curr_min < target) {
        sum += curr_min;
        if (sum >= target) {
            if (sum == target) {
                output.push_back(stack); // make a copy
                output.back().push_back(curr_min);
            }
            sum -= curr_min + stack.back();
            curr_min = stack.back() + 1;
            stack.pop_back();
        } else {
            stack.push_back(curr_min);
        }
    }

    return output;
}

int main()
{
    auto vvi = print_all_sum(6);

    for (auto const& v: vvi) {
        for(auto const& i: v) {
        std::cout << i;
        }
        std::cout << "\n";
    }

    return 0;
}

输出print_all_sum (6):

111111
11112
1113
1122
114
123
15
222
24
33