feat: Add Combination Sum solutions

Author: thispath98

combination-sum/thispath98.py

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+class Solution:
+    def combinationSum(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
+        """
+        Intuition:
+            리스트의 각 원소는 중복해서 사용할 수 있다.
+            그렇다면 target은 재귀적으로 원소를 사용해서
+            모든 경우의 수를 탐색한다.
+
+        Time Complexity:
+            O(N^2 log N):
+                초기에 리스트의 원소를 정렬하는 데에 O(N log N)이 소요된다.
+                또한, 재귀 함수는 최대 N번 호출될 수 있으며
+                각 재귀 함수에서는 정렬하여 세트에 추가하는 경우
+                O(N log N)이 소요되고,
+                N개의 원소에 대해 for문을 반복한다.
+                따라서 O(N^2 log N)의 시간복잡도가 소요된다.
+
+        Space Complexity:
+            O(N):
+                최악의 경우 answer set에 대략 N개의 tuple이 저장된다.
+                따라서 O(N)의 공간복잡도가 소요된다.
+        """
+        candidates.sort()   # O(N log N)
+        answer_set = set()
+
+
+        def dfs(n, arr):
+            if n == 0:
+                answer_set.add(tuple(sorted(arr)))  # O(N log N)
+                return
+
+            for candidate in candidates:    # O(N)
+                if n >= candidate:
+                    arr.append(candidate)
+                    dfs(n - candidate, arr)
+                    arr.pop()
+
+
+        dfs(target, []) # O(N)
+        answer = list(answer_set)
+        return answer