● 93.复原IP地址
● 78.子集
● 90.子集II
详细布置
93.复原IP地址
本期本来是很有难度的,不过 大家做完 分割回文串 之后,本题就容易很多了
题目链接/文章讲解:https://programmercarl.com/0093.%E5%A4%8D%E5%8E%9FIP%E5%9C%B0%E5%9D%80.html
视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1XP4y1U73i/
切割问题可以抽象为树型结构,如图:
回溯三部曲
- 递归参数
在131.分割回文串(opens new window)中我们就提到切割问题类似组合问题。
startIndex一定是需要的,因为不能重复分割,记录下一层递归分割的起始位置。
本题我们还需要一个变量pointNum,记录添加逗点的数量。
- 递归终止条件
分割的段数作为终止条件。
pointNum表示逗点数量,pointNum为3说明字符串分成了4段了。
然后验证一下第四段是否合法,如果合法就加入到结果集里
- 单层搜索的逻辑
在131.分割回文串(opens new window)中已经讲过在循环遍历中如何截取子串。
在for (int i = startIndex; i < s.size(); i++)循环中 [startIndex, i] 这个区间就是截取的子串,需要判断这个子串是否合法。
如果合法就在字符串后面加上符号.表示已经分割。
如果不合法就结束本层循环,如图中剪掉的分支:
然后就是递归和回溯的过程:
递归调用时,下一层递归的startIndex要从i+2开始(因为需要在字符串中加入了分隔符.),同时记录分割符的数量pointNum 要 +1。
回溯的时候,就将刚刚加入的分隔符. 删掉就可以了,pointNum也要-1。
判断子串是否合法
最后就是在写一个判断段位是否是有效段位了。
主要考虑到如下三点:
- 段位以0为开头的数字不合法
- 段位里有非正整数字符不合法
- 段位如果大于255了不合法
代码如下:
class Solution { List<String> res = new ArrayList<>(); public List<String> restoreIpAddresses(String s) { if (s.length() > 12) { return res; } backTrack(s, 0, 0); return res; } // startIndex: 搜索的起始位置, pointNum:添加逗点的数量 private void backTrack(String s, int startIndex, int pointNum) { if (pointNum == 3) {// 逗点数量为3时,分隔结束 // 判断第四段⼦字符串是否合法,如果合法就放进result中 if (isValid(s, startIndex, s.length() - 1)) { res.add(s); } return; } for (int i = startIndex; i < s.length(); i++) { if (isValid(s, startIndex, i)) { s = s.substring(0, i + 1) + "." + s.substring(i + 1);//在str的后⾯插⼊⼀个逗点 pointNum++; backTrack(s, i + 2, pointNum); pointNum--; s = s.substring(0, i + 1) + s.substring(i + 2);//回溯删掉逗点 } else { break; } } } // 判断字符串s在左闭右闭区间[start, end]所组成的数字是否合法 private Boolean isValid(String s, int start, int end) { if (start > end) { return false; } if (s.charAt(start) == '0' && start != end) {// 0开头的数字不合法 return false; } int num = 0; for (int i = start; i <= end; i++) { if (s.charAt(i) > '9' || s.charAt(i) < '0') {//遇到非数字字符不合法 return false; } num = num * 10 + (s.charAt(i) - '0'); if (num > 255) { return false; } } return true; } }
78.子集
子集问题,就是收集树形结构中,每一个节点的结果。 整体代码其实和 回溯模板都是差不多的。
题目链接/文章讲解:https://programmercarl.com/0078.%E5%AD%90%E9%9B%86.html
视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1U84y1q7Ci
思路:
遍历这个树的时候,把所有节点都记录下来,就是要求的子集集合。
回溯三部曲
- 递归函数参数
全局变量数组path为子集收集元素,二维数组result存放子集组合。(也可以放到递归函数参数里)
递归函数参数在上面讲到了,需要startIndex。
递归终止条件
从图中可以看出:
剩余集合为空的时候,就是叶子节点。
那么什么时候剩余集合为空呢?
就是startIndex已经大于数组的长度了,就终止了,因为没有元素可取了。
其实可以不需要加终止条件,因为startIndex >= nums.size(),本层for循环本来也结束了。
- 单层搜索逻辑
求取子集问题,不需要任何剪枝!因为子集就是要遍历整棵树。
代码如下:
class Solution { List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();// 存放符合条件结果的集合 LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();// 存放符合条件结果 public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) { subsetsHelper(nums,0); return res; } private void subsetsHelper(int[] nums,int startIndex){ res.add(new ArrayList<>(path));//遍历这个树的时候,把所有节点都记录下来,就是要求的子集集合 if (startIndex >= nums.length){//终止条件,也可以不加 return; } for (int i = startIndex; i < nums.length; i++) { path.add(nums[i]); subsetsHelper(nums,i +1); path.removeLast(); } } } //21:39 info 解答成功: 执行耗时:0 ms,击败了100.00% 的Java用户 内存消耗:41.4 MB,击败了75.86% 的Java用户
90.子集II
题目链接/文章讲解:https://programmercarl.com/0090.%E5%AD%90%E9%9B%86II.html
视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1vm4y1F71J
思路:
集合里有重复元素了,而且求取的子集要去重。
从图中可以看出,同一树层上重复取2 就要过滤掉,同一树枝上就可以重复取2,因为同一树枝上元素的集合才是唯一子集。
注:可以不使用used数组来去重,因为递归的时候下一个startIndex是i+1而不是0。
如果要是全排列的话,每次要从0开始遍历,为了跳过已入栈的元素,需要使用used。
//使用used数组 class Solution { List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>(); boolean[] used; public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) { if (nums.length == 0) { res.add(path); return res; } Arrays.sort(nums); used = new boolean[nums.length]; subsetsWithDupHelper(nums, 0); return res; } private void subsetsWithDupHelper(int[] nums, int startIndex) { res.add(new ArrayList<>(path)); if (startIndex >= nums.length) { return; } for (int i = startIndex; i < nums.length; i++) { if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !used[i - 1]) { continue; } path.add(nums[i]); used[i] = true; subsetsWithDupHelper(nums, i + 1); path.removeLast(); used[i] = false; } } } //info 解答成功: 执行耗时:1 ms,击败了99.61% 的Java用户 内存消耗:41.9 MB,击败了26.78% 的Java用户 //不适应userd数组 class Solution { List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>(); public List<List<Integer>> subsetsWithDup( int[] nums ) { Arrays.sort( nums ); subsetsWithDupHelper( nums, 0 ); return res; } private void subsetsWithDupHelper( int[] nums, int start ) { res.add( new ArrayList<>( path ) ); for ( int i = start; i < nums.length; i++ ) { // 跳过当前树层使用过的、相同的元素 if ( i > start && nums[i - 1] == nums[i] ) { continue; } path.add( nums[i] ); subsetsWithDupHelper( nums, i + 1 ); path.removeLast(); } } }标签:return,nums,int,res,随想录,II,startIndex,子集 From: https://www.cnblogs.com/gaoyuan2lty/p/17048337.html