腾讯应用研究岗一面

随便想了一个思路不一定对，直接暴力，从当前值往前搜索，一直到大于或等于target值的时候停下来，这样的话时间复杂度O（n²）

已解答，放一个链接https://blog.csdn.net/smallflyingpig/article/details/79972828

感觉一道代码题应该不影响啥😂

你这也被拒绝的太快了。。。。。

从前往后搜也可以，类似于广搜，可以通过剪枝来优化，比如找到一次满足条件的情况后直接向后跳到这个序列的最后的下一个再开始搜

再优化一下。搜到大于target值时从前往后序列减去最前面的值

我觉得你可以把他想成是一个背包问题，只要是和小于总量就放进去这个物品。当然一般都是用回溯会好一些吧，但是做算法题目会超时。之前有次面试硬币凑需要的钱的种类的问题，就看见有人用多重背包解的

这个是dfs吧，dfs的题目确实有点头疼

        r = []         def fun(a,target,val):             if target == 0:                 r.append(val)             else:                 for i in range (len(a)):                     if target > 0:                         fun(a[i:],target-a[i],val+[a[i]])                     else:                         break             return r