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　　LeetCod:494。目标总和

　　给你一个非负整数列表，a1，a2，一个an和一个目标s现在你有两个符号和。对于每个整数，应该从和-中选择一个作为它的新符号。找出有多少种方法分配符号使整数之和等于目标S .例1:input t:nums是[1，1，1，1，1]，S是3。output:5解释：-1 1 1 1 1 1=3 1-1 1 1 1=3 1 1-1 1 1=3 1 1 1-1 1=3 1 1 1 1 1=3 1 1 1 1 1-1=3有5种分配符号的方法使nums之和为target 3。注意：给定数组的长度是正数，不会超过20。给定数组中元素的总和不会超过1000。您的输出答案保证符合32位整数。给定一个数组和一个目标值，将数组中的元素相加或相减，最终得到目标值。找出所有可能情况的数字。

　　想法一：递归取nums=[1，1，1，1，1]，S=3。最终需要的结果是3，数组的最后一个元素是1，所以可以分为两种情况：

　　[1，1，1，1]的目标值是4，然后减1得到3；[1，1，1，1]的目标值是2，然后加1得到3；以此类推，直到只剩下最后一个数字。

Python 实现代码

　　class Solution:def findTargetSumWays(self，nums: List[int]，S:int)-int:RES=self . helper(nums，S) return res def helper(self，nums，S): l=len(nums) if (l 1): #越界，无解if(ABS(S)sum(nums)):RES=0 eelse:# S nums[-1]和S-nums[-1]RES=self . helper(nums)S nums[-1])self . helper(S 0和-0有相同的结果if (nums [0]==0和s==0):RES=2 elif(nums[0]==ABS(s)):RES=1 else:RES=0 # print(nums，s，res) return res思路二：动态规划的问题是要不要选择这个背包。那么我们可以映射到：选择加号或者减号。因为负号不好，所以我们把总数向右移动。

　　以[1，1，1，1，1]为例，表示为-5到5。然后我们就直接映射到0到10，变成[2，2，2，2]。所以背包容量10，1意味着背包容量2。

　　选择一个背包10-2=8，就只剩下一个8容量的背包了。从0开始，值为0的方案数为1，即不为任何背包选择[0，0，0，0]。

Python 代码实现

　　类解：def findTargetSumWays(self，nums: List[int]，S:int)-int:sumAll=sum(nums)A=sumAll * 2 1 if(S=A或S sumAll=A):return 0 Dp=[0]* A Dp[0]=1 For I in range(len(nums)):nums[I]=2 * nums[I]For I in range(len(nums)):For j in range(nums[I]，a) [:-1]: dp [j]=dp [j然后将nums的每个元素乘以2。最后一个双循环是迭代计算每个位置的元素之和的情况数。里面的核心代码是dp[j]=dp[j-nums[i]]。

　　结束了。

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