class Solution { public: int digital(int x) { if (x == 100) return 1; int sum = x / 10 + x % 10; return sum; } void backtrace(int i, int j, int cnt, vector &grid, int m, int n) { if (i >...-Go服务器开发

在代码中，backtrace函数使用递归来进行回溯搜索，这种方法可能导致时间复杂度较高从而导致超时。可以考虑使用动态规划来优化算法。

首先，我们可以定义一个二维数组dp[m][n]来保存到达每个位置的最优解（可选择的方案数）。初始化所有元素为0。

然后，我们从起点(0, 0)开始，依次遍历每个位置(i, j)，并更新dp[i][j]的值。对于当前位置(i, j)，dp[i][j]等于上方位置dp[i-1][j]和左侧位置dp[i][j-1]之和（即可以通过上方或左侧到达当前位置），同时需要满足(digital(i) + digital(j)) <= cnt。

最后，返回dp[m-1][n-1]即为最终结果。

下面是根据上述思路进行改进的代码：

class Solution {
public:
    int digital(int x) {
        if (x == 100) return 1;
        int sum = x / 10 + x % 10; 
        return sum;
    }

    int wardrobeFinishing(int m, int n, int cnt) {
        vector<vector<int> > dp(m, vector<int>(n, 0));

        dp[0][0] = ((digital(0) + digital(0)) <= cnt) ? 1 : 0;

        for (int i = 1; i < m; i++) {
            if ((digital(i) + digital(0)) <= cnt)
                dp[i][0] = dp[i-1][0];
        }
        
        for (int j = 1; j < n; j++) {
            if ((digital(0) + digital(j)) <= cnt)
                dp[0][j] = dp[0][j-1];
        }

        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                if ((digital(i) + digital(j)) <= cnt) {
                    dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
                }
            }
        }

        return dp[m-1][n-1];
    }
};

这样改进后的代码使用动态规划的思想，减少了递归调用和重复计算，从而提高了执行效率。希望这个优化方法可以解决你的超时问题。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问