代码随想录算法训练营第二十九天| 491.递增子序列 46.全排列 47.全排列 II
阅读原文时间:2023年09月04日阅读:1

卡哥建议:本题和大家刚做过的 90.子集II 非常像,但又很不一样,很容易掉坑里。

 https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E5%A2%9E%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%88%97.html

视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1EG4y1h78v

做题思路:

90.子集II中我们是通过排序,再加一个标记数组来达到去重的目的。

而本题求自增子序列,是不能对原数组进行排序的,排完序的数组都是自增子序列了。所以不能使用之前的去重逻辑!

用[4, 7, 6, 7]这个数组来举例,抽象为树形结构如图:

还得有树层去重,如上图的同一父节点不能重复使用7,同一父节点下的同层上使用过的元素就不能再使用了

关于uset,是记录本层元素是否重复使用,详细的看卡哥视频吧

本题代码:

1 class Solution {
2 private:
3 vector> result;
4 vector path;
5 void backtracking(vector& nums, int startIndex) {
6 if (path.size() > 1) {
7 result.push_back(path);
8 }
9 int used[201] = {0}; // 这里使用数组来进行去重操作,题目说数值范围[-100, 100]
10 for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) { 11 if ((!path.empty() && nums[i] < path.back()) 12 || used[nums[i] + 100] == 1) { 13 continue; 14 } 15 used[nums[i] + 100] = 1; // 记录这个元素在本层用过了,本层后面不能再用了 16 path.push_back(nums[i]); 17 backtracking(nums, i + 1); 18 path.pop_back(); 19 } 20 } 21 public: 22 vector> findSubsequences(vector& nums) {
23 result.clear();
24 path.clear();
25 backtracking(nums, 0);
26 return result;
27 }
28 };

卡哥建议:本题重点感受一下,排列问题 与 组合问题,组合总和,子集问题的区别。 为什么排列问题不用 startIndex

 https://programmercarl.com/0046.%E5%85%A8%E6%8E%92%E5%88%97.html

视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV19v4y1S79W

做题思路:

以[1,2,3]为例,抽象成树形结构如下:

首先排列是有序的,也就是说 [1,2] 和 [2,1] 是两个集合,这和之前分析的子集以及组合所不同的地方。

可以看出元素1在[1,2]中已经使用过了,但是在[2,1]中还要在使用一次1,所以处理排列问题就不用使用startIndex了。

但排列问题需要一个used数组,其实就是记录此时path里都有哪些元素使用了,一个排列里一个元素只能使用一次。如图橘黄色部分所示。

可以看出叶子节点,就是收割结果的地方。那么什么时候,算是到达叶子节点呢?

当收集元素的数组path的大小达到和nums数组一样大的时候,说明找到了一个全排列,也表示到达了叶子节点。

本题代码:

1 class Solution {
2 public:
3 vector> result;
4 vector path;
5 void backtracking (vector& nums, vector& used) {
6 // 此时说明找到了一组
7 if (path.size() == nums.size()) {
8 result.push_back(path);
9 return;
10 }
11 for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { 12 if (used[i] == true) continue; // path里已经收录的元素,直接跳过 13 used[i] = true; 14 path.push_back(nums[i]); 15 backtracking(nums, used); 16 path.pop_back(); 17 used[i] = false; 18 } 19 } 20 vector> permute(vector& nums) {
21 result.clear();
22 path.clear();
23 vector used(nums.size(), false);
24 backtracking(nums, used);
25 return result;
26 }
27 };

卡哥建议:本题 就是我们讲过的 40.组合总和II 去重逻辑 和 46.全排列 的结合,可以先自己做一下,然后重点看一下 文章中 我讲的拓展内容。 used[i - 1] == true 也行,used[i - 1] == false 也行

 https://programmercarl.com/0047.%E5%85%A8%E6%8E%92%E5%88%97II.html

视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1R84y1i7Tm

做题思路:

这道题目和46.全排列的区别在与给定一个可包含重复数字的序列,要返回所有不重复的全排列。

这里又涉及到去重了。

还要强调的是去重一定要对元素进行排序,这样我们才方便通过相邻的节点来判断是否重复使用了。

以示例中的 [1,1,2]为例 (为了方便举例,已经排序)抽象为一棵树,去重过程如图:

图中我们对同一树层,前一位(也就是nums[i-1])如果使用过,那么就进行去重。

一般来说:组合问题和排列问题是在树形结构的叶子节点上收集结果,而子集问题就是取树上所有节点的结果。

对于排列问题,树层上去重和树枝上去重,都是可以的,但是树层上去重效率更高!看卡哥文章解释。

本题代码:

1 class Solution {
2 private:
3 vector> result;
4 vector path;
5 void backtracking (vector& nums, vector& used) {
6 // 此时说明找到了一组
7 if (path.size() == nums.size()) {
8 result.push_back(path);
9 return;
10 }
11 for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { 12 // used[i - 1] == true,说明同一树枝nums[i - 1]使用过 13 // used[i - 1] == false,说明同一树层nums[i - 1]使用过 14 // 如果同一树层nums[i - 1]使用过则直接跳过 15 if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
16 continue;
17 }
18 if (used[i] == false) {
19 used[i] = true;
20 path.push_back(nums[i]);
21 backtracking(nums, used);
22 path.pop_back();
23 used[i] = false;
24 }
25 }
26 }
27 public:
28 vector> permuteUnique(vector& nums) {
29 result.clear();
30 path.clear();
31 sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序
32 vector used(nums.size(), false);
33 backtracking(nums, used);
34 return result;
35 }
36 };

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