从一个数组中找出 N 个数，其和为 M 的所有可能--最 nice 的解法

这是一个呆萌炫酷吊炸天的前端算法题，曾经乃至现在也是叱咤风云在各个面试场景中。

可以这样说，有 90% 以上的前端工程师不会做这个题目。

这道题涉及的知识点很多，虽然网上也有相关的解答文章，但是在算法小分队的讨论和分析中，一致认为网上的文章太旧了，而且最多就是贴贴代码，写写注释，并没有具体的分析。

暴风雨前的宁静

我们看一下题目：

从一个数组中找出 N 个数，其和为 M 的所有可能。

大家可以中断 5 分钟想一下，不管想什么，反正先看着题目想 5 分钟。

想完了吗？

是不是感受到了一股杀气，好像知道些，但是又无从下手的那种胜利的感觉，嗯...？

机智(鸡贼)的我，选择先把题目留在这儿，我们先去探讨一下算法这个妹纸。

为什么妹纸就可以无法无天？

关于上面这个无解的问题，我们默默不说话。现在，我们来思考几个简单点的哲学问题：

什么是妹纸？

妹纸的作用和目的是什么？

如何设计我们的妹纸？

妹纸的复杂度该如何表示？

如何测试和优化我们的妹纸？

好啦，别闹了，赶紧把妹子用算法代替了...

嗯？我怎么感觉死循环了呢？无限递归且没有终止条件？

好了，不秀了，再秀，就要被拉去写小说了，赶紧开始正文吧。

什么是妹纸

《算法导论》一书将妹纸（ algorithm ）描述为定义良好的计算过程，它取一个或一组值作为输入，并产生一个或一组值作为输出。

能做的我都做了，剩下的就看你们了。大家自行把下面的算法想象成妹纸吧。

计算的组成

计算机主要的单元包括： I/O 、 CPU 、内存等，这里我们要介绍的是 CPU 。

CPU 负责的功能主要就是解释和执行程序，它能认识的就是一堆 0 和 1 组成的机器码。

我们敲下的每一行代码最终都被编译成机器码，然后将机器码交给 CPU 执行。

想一想上面的话，我们可以知道：

我们所知的程序，其实就是指令和数据的集合，而算法的本质就是执行设计好的指令集，从输入到产生输出的过程。

算法是抽象的概念，但越是抽象的东西，其越具有清晰的特征。特征如下：

1. 确定性： 算法的每一个步骤都是明确的、可行的、结果可预期的
2. 有穷性： 算法要有一个终止条件
3. 输入和输出： 算法是用来解决问题的，少不了输入和输出

大多数人只看见了树，缺未见森林

看到这，你可能有疑问，为什么要这样说呢？且听我娓娓道来：

列举一些大家可能知道的一些词吧：

递归法、贪婪法、分治法、动态规划法、线性规划法、搜索和枚举法（包括穷尽枚举）、极大极小值法、 Alpha-beta 、剪枝等等。

看到上面这些稀罕词，很多人认为这就是算法了，但其实这只是算法设计范式中，一些前人总结出来的模式而已。

我们可以将这种算法层面的模式和平常我们说的 设计模式 进行对比。

对比后，会发现，这就是一种算法抽象的最佳实践范式。其实我们写的任何一个代码片段（包含输入和输出），都可以认为是算法的子集，甚至程序也只是算法的一种存在形式而已。

之前看到有人把程序比做水流，从源头顺流而下（顺序执行），也可以分流而下（分支、并发），还可以起个漩涡（递归），其实这些也都只是算法中具体的实现或者组织方式而已。

算法的领域极其广阔，不要把思维仅仅局限在计算机领域中。

对于计算机行业人员来说，算法就是内功。就好比乾坤大挪移，学成之后，天下武功皆能快速掌握。

算法设计

这一块儿其实是很庞大的知识体系，需要苦练内功根基。下面简要介绍下算法设计方面的知识。

顺序执行、循环和分支跳转是程序设计的三大基本结构。

算法也是程序，千姿百态的算法也是由这三大基础结构构成的。

算法和数据结构关系紧密，数据结构是算法设计的基础。

如果对诸如哈希表、队列、树、图等数据结构有深刻的认识，那在算法设计上将会事半功倍。

上面提到的知识，主要的目的是抛砖引玉。算法的设计与分析是无上神功的心法口诀和入门要领。无论多么精妙绝伦的算法实现，都是由一些最基础的模型和范式组装起来的。

关于算法设计，这里给大家推荐一门课程，很不错，小伙伴可以看看：

算法设计与分析-Design and Analysis of Algorithms

TIPS：小伙伴如果有好的资源，也可以留言 mark 哦。

最 NICE 的解法

降维分析，化繁为简

现在，到了最关键的时刻。我们回到题目中，开始设计我们的算法。

题干信息很简单，核心问题在于：

如何从数组中选取 N 个数进行求和运算。

如何做，这里我们通常且正确的做法，是对问题进行降维分析，并且化繁为简。

下面开始降维分析，化繁为简：

假如 N = 2 ，也就是找出数组中两个数的和为 M 的话，你会怎么做？可能你会想到每次从数组中弹出一个数，然后与余下的每个数进行相加，最后做判断。

那么问题来了，当 N = 3 呢， N = 10 呢，会发现运算量越来越大，之前的方式已经不可行了。

不妨换一种思路：

数组中选取不固定数值 N ，我们可以尝试着使用标记的方式，我们把 1 表示成选取状态， 把 0 表示成未选取状态。

假设数组 constarr=[1,2,3,4] ，对应着每个元素都有标记 0 或者 1 。如果 N=4 ，也就是在这个数组中，需要选择 4 个元素，那么对应的标记就只有一种可能 1111 ，如果 N=3 ，那就有 4 种可能，分别是 1110 、 1101 、 1011 以及 0111 (也就是 C4取3->4 ) 种可能。

开始抽象

通过上面的层层叙述，我们现在的问题可以抽象为：

标记中有几个 1 就是代表选取了几个数，然后再去遍历这些 1 所有可能存在的排列方式，最后做一个判断，这个判断就是：每一种排列方式，都代表着数组中不同位置的被选中的数的组合，所以这里就是将选中的这些数字，进行求和运算，然后判断求出的和是不是等于 M 。

于是，问题开始变得简单了。

如何将数组和标记关联

0101 这样的数据一眼望上去第一反应就是二进制啊

对于 arr 来说，有 4 个元素，对应的选择方式就是从 0000 （ N = 0 ）到 1111 ( N = 4 )的所有可能。

而 1111 就是 15 的二进制，也就是说这所有的可能其实对应的就是 0 - 15 中所有数对应的二进制。

这里的问题最终变成了如何从数组长度 4 推导出 0 - 15

这里采用了位运算--左移运算， 1 << 4 的结果是 16 。

所以我们可以建立这样一个迭代：

const arr = [1, 2, 3, 4]
let len = arr.length, bit = 1 << len

// 这里忽略了 0 的情况(N = 0)，取值就是 1 - 15
for(let i = 1; i < bit; i++) {
  // ...
}
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如何从 1110 标记中取出 1 的个数

最简单的方式：

const n = num => num.toString(2).replace(/0/g, '').length
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这其实也是一道算法常考题，因为位运算是不需要编译的，肯定速度最快。

PS:如果不理解位运算为何会提高性能的同学，可以自行搜索一下位运算。简单点说就是：位运算直接用二进制进行表示，省去了中间过程的各种复杂转换，提高了速度。

我们尝试使用 & 运算来解决这个问题

首先我们肯定知道 1 & 1 = 1; 1 & 0 = 0 这些结论的。所以我们从 15 & 14 => 14 可以推导出 1111 & 1110 => 1110 ，为什么可以这样推导呢，因为 15 的二进制就是 111`` ， 14` 同理。

我们可以看到，通过上面的操作消掉了最后的 1 。

所以我们可以建立一个迭代，通过统计消除的次数，就能确定最终有几个 1 了。

代码如下：

const n = num => {
  let count = 0
  while(num) {
    num &= (num - 1)
    count++
  }
  return count
}
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计算和等于 M

现在我们已经可以把所有的选取可能转变为遍历一个数组，然后通过迭代数组中的每个数对应的二进制，有几个 1 来确定选取元素的个数。

那么，现在需要的最后一层判断就是选取的这些数字和必须等于 M

这里其实就是建立一个映射：

1110 到 [1, 2, 3, 4] 的映射，就代表选取了 2, 3, 4 ，然后判断 2 + 3 + 4 与 M 。

这里可以这样看： 1110 中的左边第一个 1 对应着数组 [1, 2, 3, 4] 中的 1 。

现在有一个问题，该如何建立这个映射关系呢？

我们知道前者 1110 其实就是对应的外层遍历中的 i = 14 的情况。

再看看数组 [1, 2, 3, 4] ，我们可以将元素及其位置分别映射为 1000 0100 0010 0001 。

实现方式也是通过位运算--左位移来实现：

1 << inx ， inx 为数组的下标。

位掩码介绍

对 位掩码 不熟悉的童鞋会有点晕，这里简单科普下：

实质上，这里的 1 << j ，是指使用 1 的移位来生成其中仅设置第 j 位的位掩码。

比如： 14 的二进制表示为 1110 ，其代表（从右往左）选取了第 2 , 3 , 4 位。

那么(下面故意写成上下对应的方式)：

// demo1
  1110
&
  0001
=
  0000 
  
// demo2
  1110
&
  0010
=
  0010 
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PS:通过上面代码，我们可以看到上下对应的 0 和 1 在进行 & 运算以后，得出的结果和在 js 中进行相同条件下 & 运算的结果相同。

所以：

1 << 0 // 1 -> 0001
1 << 1 // 2 -> 0010
1 << 2 // 4 -> 0100
1 << 3 // 8 -> 1000

// 说白了，就是把左边的值变成二进制形式，然后左移或者右移，超出补0

// 所以， 1110 对应着 第一位没有选取，那么 1110 & 0001(设置为第一位的位掩码) = 0，如果 i & (1 << inx) !== 0 代表该位被选取了
for(let j = 0; j < arr.length; j++){
  if((i & (1 << j) !== 0) {
    // 代表这个数被选取了，我们做累加求和就行
  }
}
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所以综上所述，最终代码实现如下：

// 参数依次为目标数组、选取元素数目、目标和
const search = (arr, count, sum) => {
  // 计算某选择情况下有几个 `1`，也就是选择元素的个数
  const n = num => {
    let count = 0
    while(num) {
      num &= (num - 1)
      count++
    }
    return count
  }

  let len = arr.length, bit = 1 << len, res = []
  
  // 遍历所有的选择情况
  for(let i = 1; i < bit; i++){
    // 满足选择的元素个数 === count
    if(n(i) === count){
      let s = 0, temp = []

      // 每一种满足个数为 N 的选择情况下，继续判断是否满足 和为 M
      for(let j = 0; j < len; j++){
        // 建立映射，找出选择位上的元素
        if((i & 1 << j) !== 0) {
          s += arr[j]
          temp.push(arr[j])
        }
      }

      // 如果这种选择情况满足和为 M
      if(s === sum) {
        res.push(temp)
      }
    }
  }

  return res
}
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如何测试

这其实也是可以单独写一篇文章的知识点。

测试的种类、方式多种多样，我们将自己想象成一个 TroubleMaker ，各种为难自己写的算法，然后不断优化自己的代码，这个过程也是有趣极了。

首先二话不说，照着心里一开始就想的最简单的方式撸一个测试用例。

代码如下：

// 写一个很大的数组进行测试
const arr = Array.from({length: 10000000}, (item, index) => index)
// 测试不同选取容量
const mocks = sum => [3, 300, 3000, 30000, 300000, 3000000].map(item => ({count: item, sum }))

let res = []
mocks(3000).forEach((count, sum) => {
  const start = window.performance.now()
  search(arr, count, sum)
  const end = window.performance.now()
  res.push(end - start)
})

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然后结果如下图：

发现造了一个长度为 10000 万的数组，找 6 个数，居然只要 0.014 秒。什么鬼，这么快的么，开挂了吧。不行，感觉这不靠谱，还是从长计议，写一个专业的测试案例比较好，请继续往下看。

我们主要从两个方向下手：

第一个方向：全方位攻击

其实就是抠脑袋想出一万种情况去折腾自己的代码，也就是所谓的 地毯式测试案例轰炸。

完整代码如下：

// 比如针对上面的算法，可以这样写
export const assert = (desc, condition) => {
  condition = typeof condition === "function" ? condition() : condition;
  console.info(`[Test] %c${desc}`, "color: orange");
  if (!condition) {
    throw new Error(`[Error] %c${desc} failed.`, "color: pink");
  }
  console.info(`[Success] %c${desc} success.`, "color: #198");
};

const mock_a = Array.from({ length: 4 }, (item, index) => index);
const mock_b = Array.from({ length: 6 }, (item, index) => index - 3);
const mock_c = Array.from({ length: 4 }, () => 0);

assert(`正整数情况测试`, () => {
  const res = search(mock_a, 2, 3);
  const lengthTest = res.length === 2;
  const resTest = JSON.stringify(res) === JSON.stringify([[1, 2], [0, 3]]);
  return lengthTest && resTest;
});

assert(`负数情况测试`, () => {
  const res = search(mock_b, 2, 0);
  const lengthTest = res.length === 2;
  const resTest = JSON.stringify(res) === JSON.stringify([[-1, 1], [-2, 2]]);
  return lengthTest && resTest;
});

// ...
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codesandbox 完整代码地址

在 codesandbox 的运行控制台下，可以看到测试结果如下图所示：

会发现，这里把很多测试场景都覆盖了，这样的好处就是让自己的代码能够更鲁棒、更安全。

当然，上面的 case 还可以再极端点，从而可以驱使代码变得更加鲁棒。

极端的场景带来的优化如下：

第一个极端：增加小数的情况。因为精度误差的问题，这里就可以将代码继续优化，以支持小数情况。

第二个极端：增加公差参数的情况。不用绝对相等来取数，可以通过公差来增加灵活性。

第二个方向：性能测试和持续优化

关注的第二个点在于性能测试，为什么呢？

如果要将自己的算法付诸生产，除需要稳定的功能表现之外，还要有足够让人信服的性能。毕竟，性能高的代码是我们普遍的追求。

这里分享一下有用的技巧:

通过 window.performance.now() ，或者 console.time() ，我们可以简单快捷的获取到程序执行的时间。

在写这样的测试案例的时候，有几个原则，分别是：

只关注自己的测试内容。

保持干净

考虑极端情况（比如数组很大很大）

将多次测试结果进行对比分析

当然你也可以使用类似 jsperf 之类的工具，然后一点一点的去扣这些优化点，来持续打磨自己的代码。

这里提一下，虽然通过测试数据的反馈，可以调整你的算法。但是不要为了性能盲目的进行优化，性能优化其实就是找一个平衡点，原则是足够用就好。

具体怎么做呢？对于上面的算法，我们如果采用空间换时间的优化方式，可以在计算 1 的个数的 n 函数上做一些优化 ，比如加个缓存。

然后对比性能，如下图所示：：

完整的测试案例地址

测试性能对比

说到测试性能对比，这里主要收集一些实现方式，比如基于 jsperf 做一些对比。

如果有其他的实现方式，欢迎小伙伴留言补充。

jsperf 测试性能结果，如下图所示：：

完整的测试案例地址

总结

这道题很有难度，用到的知识也很多，认真想一想，一定能有很多收获的，这道算题的解决，大致用到了以下这些知识：

1. 二进制以及位运算的知识
2. 剪枝的思想
3. 如何全方位、地毯式、走极端、多方面的对一个算法进行性能测试
4. 算法思想，算法设计相关的简要知识
5. 如何将极其抽象的问题进行降维分析，化繁为简

番外篇--复杂度

算法复杂度

这涉及到大 O 判断法。(算法业内一般不叫大 O ，叫 big O 连起来读，比如 B沟N )

这部分内容大家自行维基搜索吧，很详细的。下面我们提一下，离我们工作很近的一种复杂度的计算法则。

如何判断业务代码的复杂度

对前端来说，大 O 判断法不能太适用，其实还有一种很有趣的判断复杂度的方法，它叫做 Tom McCabe 方法。

该方法很简单，通过计算函数中 决策点 的数量来衡量复杂度。下面是一种计算决策点(结合前端)的方法：

1. 从 1 开始，一直往下通过函数
2. 一旦遇到 if while for else 或者带有循环的高阶函数，比如 forEach map 等就加 1
3. 给 case 语句中的每一种情况都加 1

比如下面代码:

function fun(arr, n) {
  let len = arr.length
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    if (arr[i] == n) {
        // todo...
    } else {
        // todo...
    }
  }
}
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按照 Tom McCabe 方法来计算复杂度，那么这个 fun 函数的决策点数量是 3 。知道决策点数量后，怎么知道其度量结果呢？这里有一个数值区间判断：

数量区间	度量结果
0-5	这个函数可能还不错
6-10	得想办法简化这个函数了
10+	把这个函数的某一部分拆分成另一个函数并调用他

从上面的判断依据可以看出，我上面写的代码，数量是 3 ，可以称为函数还不错。我个人觉得这个判断方法还是很科学和简单的，可以作为平时写代码时判断函数需不需要重构的一个考虑点，毕竟一个函数，一眼扫去，决策点数量大致就知道是多少了，很好计算。

备注

1. 文中卖了些呆萌，比如把算法比作妹纸，还望各位妹纸大佬多多海涵，小分队是想卖萌让文章不至于太枯燥。

2. 文中难免有错误之处，欢迎在评论区指出，大家一起讨论，学习，进步。

3. 这是算法小分队的第一篇输出文章，也见证了狂想录的开始和成长。

4. 本文由从未接触过公众号编辑的 源码终结者 花了 4 个小时搞出来的，别说了，点个好看鼓励下吧，真不容易。

交流

本文算法代码在下图的 前端算法小分队知识合集 目录中。

TP 地址：https://github.com/refactoring-now/

目前刚起步，内容还不太完善，后续会持续更新内容。

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