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子集和全排列问题与下面的组合都是属于回溯方法里的,相信结合前两期,再看这篇笔记,更有助于大家对本系列的理解
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题目
Problem: 78. 子集
Problem: 90. 子集 II
Problem: 46. 全排列
Problem: 47. 全排列 II
子集II与全排列II都只是在前面的基础上加了题目所给的nums数组里的元素可重复这个条件
子集问题:
给你一个整数数组 nums ,数组中的元素互不相同 。返回该数组所有可能的
子集(幂集)。解集 不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3]
输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]
示例 2:
输入:nums = [0]
输出:[[],[0]]
全排列问题:
给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其所有可能的全排列 。你可以按任意顺序返回答案。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3]
输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
示例 2:
输入:nums = [0,1]
输出:[[0,1],[1,0]]
示例 3:
输入:nums = [1]
输出:[[1]]
子集
一、思路
与组合和组合总和问题不同的是每遍历到一个树的结点,都要把结果加入到result结果集里面,而不是到叶子结点时,才收集结果
例:从图中红线部分,可以看出遍历这个树的时候,把所有节点都记录下来,就是要求的子集集合
二、解题方法
回溯三部曲
- 递归函数的返回值以及参数:
参数为startIndex和nums整数数组
public void backTracking(int[] nums,int startIndex)
- 回溯函数终止条件:
到叶子结点时就退出递归,去遍历其它路径上的结果
if(startIndex >= nums.length) {
return;
}
- 单层搜索的过程:
每遍历一次都把元素添加到路径path中,递归回溯,每次递归startIndex都从后一位递归,否则会造成重复的组合。
for(int i = startIndex;i<nums.length;i++) {
path.add(nums[i]);
backTracking(nums,i+1);
path.removeLast();
}
在每层递归函数里,都要把当前路径添加到result结果集中,要写在终止条件之前,否则退出之后,当前结果还没有保存就回溯其它路径上的结果了。
result.add(new ArrayList<>(path));
优化:在这里其实可以省略掉终止条件,因为就算遍历超过叶子结点了,不满足for循环的条件里,for循环里面也不会执行,就直接return了。
三、Code
class Solution {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
backTracking(nums,0);
return result;
}
public void backTracking(int[] nums,int startIndex) {
result.add(new ArrayList<>(path));
if(startIndex >= nums.length) {
return;
}
for(int i = startIndex;i<nums.length;i++) {
path.add(nums[i]);
backTracking(nums,i+1);
path.removeLast();
}
}
}
子集II
一、思路
这道题与子集I的区别在于题目给的数组元素可重复,这就要对组合结果去重,与组合总和II是相同的套路,都是先排序之后,再判断前面同一层是否出现了相同的访问过的元素,如果出现了则直接跳过这次循环
二、解题方法
与上面的子集问题I多了先对nums数组进行排序,在for循环内对横向遍历去重,去重的方法和组合总和II是一样的有以下两种:
- used数组:
如果前面的元素和当前元素相同,并且i>0
,前面的元素没有使用过,说明不是同一条路径下使用过的的元素,而是同一层内的
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !used[i - 1]){
continue;
}
- startIndex:
如果前面的元素和当前元素相同,并且startIndex已经不是第一个开始遍历的,则直接跳过这次循环
if(i > startIndex && nums[i] == nums[i-1]){
continue;
}
三、Code
used数组
class Solution {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();// 存放符合条件结果的集合
LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();// 用来存放符合条件结果
boolean[] used;
public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
used = new boolean[nums.length];
subsetsWithDupHelper(nums, 0);
return result;
}
private void subsetsWithDupHelper(int[] nums, int startIndex){
result.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;
}
}
}
startIndex
class Solution {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
backTracking(nums,0);
return result;
}
public void backTracking(int[] nums,int startIndex) {
result.add(new ArrayList<>(path));
if(startIndex >= nums.length) {
return;
}
for(int i = startIndex;i<nums.length;i++) {
if(i > startIndex && nums[i] == nums[i-1]){
continue;
}
path.add(nums[i]);
backTracking(nums,i + 1);
path.removeLast();
}
}
}
全排列
一、思路
全排列的话[1,2]和[2,1]是不一样的排列,与组合不同,排列要求顺序,所以不需要使用startIndex
,只需判断元素是否使用过,如果不判断同一条路径path上的结果是否使用过的话,会一直重复遍历同一个元素,例如:整数数组为[1,2,3,4],那么就会一直遍历1,有两种判断的办法:
一是used
数组,二是path.contains(nums[i])
,
二、解题方法
used数组
- 递归函数的返回值以及参数:
参数为nums整数数组,创建一个used布尔类型的数组,长度为nums数组的长度
private void permuteHelper(int[] nums)
- 回溯函数终止条件:
到达叶子结点时,就把结果添加到结果集里,退出递归
if (path.size() == nums.length){
result.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
- 单层搜索的过程:
for循环从第一个元素开始遍历,used数组判断如果为true,则跳过这次循环,找数组里下一个元素,没有使用过的话,就把元素添加到path里,并让used数组为true,递归调用,回溯撤销元素,让used数组为false
for (int i = 0; i < nums.length; i++){
if (used[i]){//使用过该元素
continue;
}
used[i] = true;
path.add(nums[i]);
permuteHelper(nums);
path.removeLast();
used[i] = false;
}
path.contains(nums[i]):
只要把for循环内的判断used数组改为path.contains(nums[i])即可,判断path有没有添加过该元素
if(path.contains(nums[i])){
continue;
}
三、Code
used数组
class Solution {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();// 存放符合条件结果的集合
LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();// 用来存放符合条件结果
boolean[] used;
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
if (nums.length == 0){
return result;
}
used = new boolean[nums.length];
permuteHelper(nums);
return result;
}
private void permuteHelper(int[] nums){
if (path.size() == nums.length){
result.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; i++){
if (used[i]){//使用过该元素
continue;
}
used[i] = true;
path.add(nums[i]);
permuteHelper(nums);
path.removeLast();
used[i] = false;
}
}
}
path.contains(nums[i])
class Solution {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
if (nums.length == 0){
return result;
}
backTracking(nums);
return result;
}
public void backTracking (int[] nums) {
if(path.size() == nums.length) {
result.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for(int i = 0;i<nums.length;i++) {
if(path.contains(nums[i])){
continue;
}
path.add(nums[i]);
backTracking(nums);
path.removeLast();
}
}
}
全排列II
一、思路
此题比上面的 全排列I 只多了一个数组元素可重复,与组合总和II、子集II是相同的都要进行先排序再去重,用到used数组判断同一层是否使用过,使用过的话,直接跳过这次循环
二、解题方法
与全排列I使用used数组的回溯三部曲大致相同,仅仅多了先对数组进行排序,随后判断同一层是否使用过,这个与组合总和II,子集II的通过used数组判断去重是一样的,在此省略
三、Code
class Solution {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>();
boolean[] used;
public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
if (nums.length == 0){
return result;
}
used = new boolean[nums.length];
Arrays.sort(nums);
backTracking(nums);
return result;
}
private void backTracking(int[] nums){
if (path.size() == nums.length){
result.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; i++){
// 同一层用过直接跳过去重
if(i>0 && nums[i] == nums[i-1] && used[i-1] == false){
continue;
}
// 同一条结果路径上没有使用过
if (used[i] == false){
used[i] = true;
path.add(nums[i]);
backTracking(nums);
path.removeLast();
used[i] = false;
}
}
}
}
总结
以上就是针对这道题的刷题笔记,通过这三篇博客,我们可以看到回溯算法在解决组合、排列等问题时的应用。其基本思想是通过递归和回溯来探索所有可能的解空间,并及时剪枝以避免重复计算,从而高效地求解问题。可以总结出如下回溯的套路:
去重:先对数组进行排序再判断同一层是否使用过相同元素if(i>0 && nums[i] == nums[i-1] && used[i-1] == false){ continue; }
排列和组合都是在叶子结点收集结果集,而子集则是在树的每一个结点都要进行收集结果集
希望本文对你理解和解决组合总和问题有所帮助!
标签:used,nums,46,47,力扣,int,result,new,path From: https://blog.csdn.net/Huahua_1223/article/details/137287556