【代码随想录】刷题笔记Day33

前言

  • Day33虽说是一个月,但是从第一篇开始实际上已经过了8个月了,得抓紧啊

46. 全排列 - 力扣(LeetCode)

  • 前面组合就强调过差别了,这道题是排序,因此每次要从头到尾扫,结合used数组
cpp 复制代码
class Solution {
private:
    vector<vector<int>> res;
    vector<int> path;
    // vector<int> used(10);  // 私有中vector不支持初始化
    int used[7] = {};         // 私有中静态数组支持初始化
    void backtracking(vector<int>& nums){
        if(path.size() == nums.size()){
            res.push_back(path);
            return;
        }
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){  // 从头开始遍历
            if(used[i] == 1) continue;  // 数枝上跳过取过的元素 
            used[i] = 1;
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums);
            used[i] = 0;
            path.pop_back();
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {
        backtracking(nums);
        return res;
    }
};

47. 全排列 II - 力扣(LeetCode)

  • 有重复元素,比前一题多两个步骤:排序 + 去重
cpp 复制代码
class Solution {
private:
    vector<vector<int>> res;
    vector<int> path;
    int used[9] = {};         // 私有中静态数组支持初始化
    void backtracking(vector<int>& nums){
        if(path.size() == nums.size()){
            res.push_back(path);
            return;
        }
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){  // 从头开始遍历
            if(used[i] == 1 || i > 0 && used[i - 1] == 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue;  
            // 去重,used[i - 1] == 0/1都可以通过,0更好(树层上去重)
            used[i] = 1;
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums);
            used[i] = 0;
            path.pop_back();
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
        sort(nums.begin(), nums.end());  // 先排序
        backtracking(nums);
        return res;
    }
};

后言

  • 搞定咯,前面有组合的铺垫之后这两道都好做很多hhh,明天结束回溯(假装是Life is strange里的MAX伸出双手回溯时间)!
相关推荐
灵感__idea4 小时前
Hello 算法:众里寻她千“百度”
前端·javascript·算法
Wect14 小时前
LeetCode 130. 被围绕的区域:两种解法详解(BFS/DFS)
前端·算法·typescript
NAGNIP1 天前
一文搞懂深度学习中的通用逼近定理!
人工智能·算法·面试
颜酱1 天前
单调栈:从模板到实战
javascript·后端·算法
CoovallyAIHub2 天前
仿生学突破:SILD模型如何让无人机在电力线迷宫中发现“隐形威胁”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub2 天前
从春晚机器人到零样本革命:YOLO26-Pose姿态估计实战指南
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub2 天前
Le-DETR:省80%预训练数据,这个实时检测Transformer刷新SOTA|Georgia Tech & 北交大
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub2 天前
强化学习凭什么比监督学习更聪明?RL的“聪明”并非来自算法,而是因为它学会了“挑食”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub2 天前
YOLO-IOD深度解析:打破实时增量目标检测的三重知识冲突
深度学习·算法·计算机视觉
NAGNIP2 天前
轻松搞懂全连接神经网络结构!
人工智能·算法·面试