LC40. 组合总和 II

没声明candidates数组不重复，所以去重时参考全排列二，对于数组里的重复元素需要进行去重.相比于组数总和一这题需要两次去重，第一次是深度优先遍历里同一支不可以重复使用就是i+1. 第二次是因为有相同的元素，所以前面用过的再后面的分支里也不能再使用。注意使用了used数组之后还是需要begin因为顺序不一样的也算是重复。

class Solution(object):
    def combinationSum2(self, candidates, target):
        """
        :type candidates: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        candidates.sort()
        res = []
        sol = []
        vsd = [0]*len(candidates)
        def backtrack(res, sol, vsd,begin, sum):
            if sum == target:
                res.append(sol[:])
            for i in range(begin, len(candidates)):
                if sum + candidates[i] > target:
                    return 
                if i > 0 and candidates[i] == candidates[i-1] and vsd[i-1] == 0:
                    continue
                vsd[i] = 1
                sum += candidates[i]
                sol.append(candidates[i])
                backtrack(res, sol, vsd, i, sum)
                vsd[i] = 0
                sum -= candidates[i]
                sol.pop()
        backtrack(res, sol, vsd,0, 0)
        return res

也可以直接使用begin位置进行剪枝，因为重复一定发生在同一层（排序后）。可以这样做的原因是比如【1，1，2，5，6，7，10】。target = 8 。回溯相当于DFS。首先搜索第一个1的所有答案。 搜索完了再搜索第二个1。注意搜索第二个1 的时候所有答案肯定包含在了第一个1里面。所以剪枝。当第一个1搜索完了for循环里i应该等于begin+1 > begin

class Solution(object):
    def combinationSum2(self, candidates, target):
        """
        :type candidates: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        candidates.sort()
        res = []
        sol = []
        def backtrack(res, sol, begin, sum):
            if sum == target:
                res.append(sol[:])
            for i in range(begin, len(candidates)):
                if sum + candidates[i] > target:
                    return 
                if i > begin and candidates[i] == candidates[i-1]: 
                //只有搜索到答案的时候才会执行回溯后面的语句，回溯前i==begin。
                	i>begin 意思就是如果有重复元素时，第一个重复元素搜索到答案了记录，
                	后面的重复元素的答案都丢弃因为第一个重复元素的答案已经包含了
                    continue
                sum += candidates[i]
                sol.append(candidates[i])
                backtrack(res, sol, i+1, sum)
                sum -= candidates[i]
                sol.pop()
        backtrack(res, sol, 0, 0)
        return res