我想在 JavaScript 中找到所有可能的數(shù)組 - 非負(fù)整數(shù) - 大小L總和 - 至多 - ：Nfunction findArrays(size, maxSum){}輸入示例： findArrays(3, 2)示例輸出：[[0,0,0], [0,0,1], [0,0,2], [0,1,0], [0,1,1], [0,2,0], [1,0,0], [1,0,1], [1,1,0], [2,0,0]]我嘗試了什么：我想出了這個(gè)算法：從左邊開始，添加數(shù)組成員如果總和等于Nat slot i：如果當(dāng)前索引處的成員等于N，則將所有索引重置到此處并遞增下一個(gè)槽否則：重置以前的插槽并增加此插槽否則：增加第一個(gè)可用插槽我的代碼：let getNextArray = (r,L,N)=>{    let sum=0, ind=0, i;    for(i=0; i<L; i++){        sum += r[i];        if(sum===N){            ind = i + (r[i]===N?1:0);            break;        }    }    r[ind]++;    for(i=0; i<ind; i++){        r[i]=0;    }    return r;};let findArrays=(L, N)=>{    let arrays=[],r=[],i;    for(i=0; i<L; i++){        r[i] = 0;    }    while(r[L-1]<N){        r = getNextArray(r,L,N);        arrays.push(r.slice());    }    return arrays;}它適用于我的示例輸入，但當(dāng)我調(diào)用它時(shí)，findArrays(5,3)它會(huì)找到一半 (28 / 56) 的答案。即使我讓它工作，我懷疑它對(duì)于更大的輸入是否有效，因?yàn)樗鼤?huì)計(jì)算每輪的總和。我敢肯定有一種我找不到的更聰明的方法來做到這一點(diǎn)..昨天我問了一個(gè)類似的問題，在效率方面有一個(gè)很好的答案，但我意識(shí)到我需要固定大小的數(shù)組。為類似的問題道歉，但也許有一天它會(huì)幫助別人 :)我也可以使用一種方法findArrays(size, sum)并用 sums 迭代它1:N，不幸的是我也不知道該怎么做。