leetcode 复原ip、子集

93.复原IP地址

给定一个只包含数字的字符串，复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。

有效的 IP 地址正好由四个整数（每个整数位于 0 到 255 之间组成，且不能含有前导 0），整数之间用 '.' 分隔。

例如："0.1.2.201" 和 "192.168.1.1" 是有效的 IP 地址，但是 "0.011.255.245"、"192.168.1.312" 和 "192.168@1.1" 是无效的 IP 地址。

示例 1：

输入：s = "25525511135"

输出：["255.255.11.135","255.255.111.35"]

示例 2：

输入：s = "0000"

输出：["0.0.0.0"]

示例 3：

输入：s = "1111"

输出：["1.1.1.1"]

示例 4：

输入：s = "010010"

输出：["0.10.0.10","0.100.1.0"]

示例 5：

输入：s = "101023"

输出：["1.0.10.23","1.0.102.3","10.1.0.23","10.10.2.3","101.0.2.3"]

提示：

0 <= s.length <= 3000

s 仅由数字组成

python 复制代码

class Solution:
    def restoreIpAddresses(self, s: str) -> List[str]:
        result = []
        self.backtracking(s, 0, 0, "", result)
        return result

    def backtracking(self, s, start_index, point_num, current, result):
        if point_num == 3:  # 逗点数量为3时，分隔结束
            if self.is_valid(s, start_index, len(s) - 1):  # 判断第四段子字符串是否合法
                current += s[start_index:]  # 添加最后一段子字符串
                result.append(current)
            return

        for i in range(start_index, len(s)):
            if self.is_valid(s, start_index, i):  # 判断 [start_index, i] 这个区间的子串是否合法
                sub = s[start_index:i + 1]
                self.backtracking(s, i + 1, point_num + 1, current + sub + '.', result)
            else:
                break

    def is_valid(self, s, start, end):
        if start > end:
            return False
        if s[start] == '0' and start != end:  # 0开头的数字不合法
            return False
        num = 0
        for i in range(start, end + 1):
            if not s[i].isdigit():  # 遇到非数字字符不合法
                return False
            num = num * 10 + int(s[i])
            if num > 255:  # 如果大于255了不合法
                return False
        return True

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class Solution:
    def restoreIpAddresses(self, s: str) -> List[str]:
        results = []
        self.backtracking(s, 0, [], results)
        return results

    def backtracking(self, s, index, path, results):
        if index == len(s) and len(path) == 4:
            results.append('.'.join(path))
            return

        if len(path) > 4:  # 剪枝
            return

        for i in range(index, min(index + 3, len(s))):
            if self.is_valid(s, index, i):
                sub = s[index:i+1]
                path.append(sub)
                self.backtracking(s, i+1, path, results)
                path.pop()

    def is_valid(self, s, start, end):
        if start > end:
            return False
        if s[start] == '0' and start != end:  # 0开头的数字不合法
            return False
        num = int(s[start:end+1])
        return 0 <= num <= 255

78.子集

给定一组不含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。

说明：解集不能包含重复的子集。

示例: 输入: nums = [1,2,3] 输出: [ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], [] ]

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class Solution:
    def subsets(self, nums):
        result = []
        path = []
        self.backtracking(nums, 0, path, result)
        return result

    def backtracking(self, nums, startIndex, path, result):
        result.append(path[:])  # 收集子集，要放在终止添加的上面，否则会漏掉自己
        # if startIndex >= len(nums):  # 终止条件可以不加
        #     return
        for i in range(startIndex, len(nums)):
            path.append(nums[i])
            self.backtracking(nums, i + 1, path, result)
            path.pop()

90.子集II

给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。

说明：解集不能包含重复的子集。

示例:

输入: [1,2,2]

输出: [ [2], [1], [1,2,2], [2,2], [1,2], [] ]

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class Solution:
    def subsetsWithDup(self, nums):
        result = []
        path = []
        used = [False] * len(nums)
        nums.sort()  # 去重需要排序
        self.backtracking(nums, 0, used, path, result)
        return result

    def backtracking(self, nums, startIndex, used, path, result):
        result.append(path[:])  # 收集子集
        for i in range(startIndex, len(nums)):
            # used[i - 1] == True，说明同一树枝 nums[i - 1] 使用过
            # used[i - 1] == False，说明同一树层 nums[i - 1] 使用过
            # 而我们要对同一树层使用过的元素进行跳过
            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1] and not used[i - 1]:
                continue
            path.append(nums[i])
            used[i] = True
            self.backtracking(nums, i + 1, used, path, result)
            used[i] = False
            path.pop()