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先mark一下方便以后看和慢慢刷题
思路对完全背包还不了解的同学，可以看这篇：动态规划：关于完全背包，你该了解这些！
本题题目描述说是求组合，但又说是可以元素相同顺序不同的组合算两个组合，**其实就是求排列！**
弄清什么是组合，什么是排列很重要。
组合不强调顺序，(1,5)和(5,1)是同一个组合。
排列强调顺序，(1,5)和(5,1)是两个不同的排列。
大家在公众号里学习回溯算法专题的时候，一定做过这两道题目回溯算法：39.组合总和和回溯算法：40.组合总和II会感觉这两题和本题很像！
但其本质是本题求的是排列总和，而且仅仅是求排列总和的个数，并不是把所有的排列都列出来。
**如果本题要把排列都列出来的话，只能使用回溯算法爆搜**。
动规五部曲分析如下：确定dp数组以及下标的含义
**dp[i]: 凑成目标正整数为i的排列个数为dp[i]**
确定递推公式
dp[i]（考虑nums[j]）可以由 dp[i - nums[j]]（不考虑nums[j]） 推导出来。
因为只要得到nums[j]，排列个数dp[i - nums[j]]，就是dp[i]的一部分。
在动态规划：494.目标和 和 动态规划：518.零钱兑换II中我们已经讲过了，求装满背包有几种方法，递推公式一般都是dp[i] += dp[i - nums[j]];
本题也一样。
dp数组如何初始化
因为递推公式dp[i] += dp[i - nums[j]]的缘故，dp[0]要初始化为1，这样递归其他dp[i]的时候才会有数值基础。
至于dp[0] = 1 有没有意义呢？
其实没有意义，所以我也不去强行解释它的意义了，因为题目中也说了：给定目标值是正整数！ 所以dp[0] = 1是没有意义的，仅仅是为了推导递推公式。
至于非0下标的dp[i]应该初始为多少呢？
初始化为0，这样才不会影响dp[i]累加所有的dp[i - nums[j]]。
确定遍历顺序
个数可以不限使用，说明这是一个完全背包。
得到的集合是排列，说明需要考虑元素之间的顺序。
本题要求的是排列，那么这个for循环嵌套的顺序可以有说法了。
在动态规划：518.零钱兑换II 中就已经讲过了。
**如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包**。
**如果求排列数就是外层for遍历背包，内层for循环遍历物品**。
如果把遍历nums（物品）放在外循环，遍历target的作为内循环的话，举一个例子：计算dp[4]的时候，结果集只有 {1,3} 这样的集合，不会有{3,1}这样的集合，因为nums遍历放在外层，3只能出现在1后面！
所以本题遍历顺序最终遍历顺序：**target（背包）放在外循环，将nums（物品）放在内循环，内循环从前到后遍历**。
举例来推导dp数组
我们再来用示例中的例子推导一下：
!377.组合总和Ⅳ
如果代码运行处的结果不是想要的结果，就把dp[i]都打出来，看看和我们推导的一不一样。
以上分析完毕，C++代码如下：
class Solution { public: int combinationSum4(vector<int>& nums, int target) { vector<int> dp(target + 1, 0); dp[0] = 1; for (int i = 0; i <= target; i++) { // 遍历背包 for (int j = 0; j < nums.size(); j++) { // 遍历物品 if (i - nums[j] >= 0 && dp[i] < INT_MAX - dp[i - nums[j]]) { dp[i] += dp[i - nums[j]]; } } } return dp[target]; } };