Bestsum问题是经典的动态规划问题，它要求给定一个目标和数值target和一个非负整数数组arr，找出数组中的某些数字，它们的和等于target。Memoization是一种存储计算结果以供后续使用的优化技术，可以减少重复计算。因此，Bestsum问题可以使用Memoization来提高算法效率。

在Memoization版本中，我们定义一个记忆数组memo，来存储已经计算过的情况，以便后续直接使用，避免重复计算。记忆数组的大小为target+1，初始化为null。函数bestSum(target,arr,memo)表示当目标和为target时，使用数组arr中的数字，所得到的最小数字个数，如果无解则返回null。

代码如下：

def bestSum(target,arr,memo):
    if target == 0:
        return []
    if target < 0:
        return None
    if memo[target] is not None:
        return memo[target]
    
    shortestCombination = None
    
    for num in arr:
        remainder = target - num
        remainderCombination = bestSum(remainder,arr,memo)
        
        if remainderCombination is not None:
            combination = remainderCombination + [num]
            if shortestCombination is None or len(combination) < len(shortestCombination):
                shortestCombination = combination
    
    memo[target] = shortestCombination
    return shortestCombination

如果在运行这个函数时出现“Error in output in Bestsum Memoization problem”的错误，可能是memo数组的更新有问题。在代码中，我们在计算得到最短组合时，将其存储在memo数组，以便后续使用。因此，如果该组合为空，memo[target]应该存储None，而不是空数组[]，这个问题可能会导致后续的计算出现问题。

修正方法是：

将memo[target] = shortestCombination 改为 memo[target] = None if shortestCombination is None else shortestCombination