Day 24 回溯理论基础 77. 组合

回溯理论基础

​ 在递归中已经提到过了,回溯是递归的副产品,只要有递归就会有回溯;

回溯法本质是穷举,穷举所有可能,然后选出需要的答案,并不是什么高效的算法;

​ 不高效但又不得不用,那只能是因为问题过于复杂,普通的代码逻辑无法实现;

​ 回溯法,一般可以解决如下几种问题:

  • 组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合
  • 切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式
  • 子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
  • 排列问题:N个数按一定规则全排列,有几种排列方式
  • 棋盘问题:N皇后,解数独等等

所有回溯法的问题都可以抽象为树形结构!

​ 因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集,集合的大小就构成了树的宽度,递归的深度就构成了树的深度

​ 递归就要有终止条件,所以构成的结构必然是一棵高度有限的树(N叉树);

​ 回溯函数的伪代码如下:

cpp 复制代码
	void backtracking(参数)//参数不是能够直接确定的,需要在完善函数的时候进一步确定

​ 既然是树形结构,那么遍历树形结构一定要有终止条件;所以回溯也有要终止条件;什么时候达到终止条件:树中就可以看出,一般来说搜到叶子节点了,也就找到了满足条件的一条答案,把这个答案存放起来,并结束本层递归;

cpp 复制代码
	if (终止条件) {
    存放结果;
    return;
	}

​ 回溯法一般是在集合中递归搜索,集合的大小构成了树的宽度,递归的深度构成的树的深度,如下图所示:(注意此处取的恰好是集合数和节点数一致的情况,并不是说回溯算法使用场景就是最优解)

cpp 复制代码
	for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
    处理节点;
    backtracking(路径,选择列表); // 递归
    回溯,撤销处理结果
	}

​ 总体来说,回溯函数的模板如下:

cpp 复制代码
	void backtracking(参数) {
    	if (终止条件) {
        	存放结果;
        	return;
    	}

    	for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
        	处理节点;
        	backtracking(路径,选择列表); // 递归
        	回溯,撤销处理结果
    	}
	}

组合

给定两个整数 nk,返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。

你可以按 任何顺序 返回答案。

示例 1:

输入:n = 4, k = 2
输出:
[
  [2,4],
  [3,4],
  [2,3],
  [1,2],
  [1,3],
  [1,4],
]

示例 2:

输入:n = 1, k = 1
输出:[[1]]

提示:

  • 1 <= n <= 20
  • 1 <= k <= n

​ 直观的写法就是for循环,当k比较小的时候还是好写的;

​ 如果n为100,k为50呢,那就50层for循环,此时就会发现用for循环嵌套连暴力解法都写不出来;

回溯法解决其实就是用递归来解决嵌套层数的问题,每一次的递归中嵌套一个for循环,那么递归就可以用于解决多层嵌套循环的问题了

​ 抽象为树的结构来理解回溯:

​ 这棵树,一开始集合是 1,2,3,4, 从左向右取数,取过的数,不再重复取;

​ 第一次取1,集合变为2,3,4 ,因为k为2,只需要再取一个数就可以了,分别取2,3,4,得到集合[1,2] [1,3] [1,4],以此类推;每次从集合中选取元素,可选择的范围随着选择的进行而收缩,调整可选择的范围;图中可以发现n相当于树的宽度,k相当于树的深度;

​ 那么如何在这个树上遍历,然后收集到需要的结果集呢?

​ 图中每次搜索到了叶子节点,就找到了一个结果;相当于只需要把达到叶子节点的结果收集起来,就可以求得 n个数中k个数的组合集合。

​ 回溯三部曲:

​ 首先,回溯函数的参数和返回值:

​ 定义两个全局变量,一个用来存放符合条件单一结果,一个用来存放符合条件结果的集合(其实不用也可以,但是函数参数会很麻烦);

cpp 复制代码
	vector<vector<int>>	result;//存放结果集
	vector<int>	path;//存放满足条件的路径

​ 函数参数,既然是集合n里面取k个数,那么n和k是两个int型的参数必然是有的;

​ 然后还需要一个参数,为int型变量startIndex,这个参数用来记录本层递归的中,集合从哪里开始遍历(集合就是[1,...,n] );

​ 这样操作可以避免重复出现;

​ 其次,回溯函数的终止条件:

​ path这个数组的大小如果达到k,说明找到了一个子集大小为k的组合了,此时到达所谓的叶子节点;

​ 在图中path存的就是根节点到叶子节点的路径,如图红色部分:

此时用result二维数组,把path保存起来,并终止本层递归。

所以终止条件代码如下:

cpp 复制代码
if (path.size() == k) {
    result.push_back(path);
    return;
}

​ 最后,单层搜索的过程:

​ 回溯法的搜索过程就是一个树型结构的遍历过程,如下图所示,for循环用来横向遍历,递归的过程是纵向遍历:

​ for循环每次从startIndex开始遍历,然后用path保存取到的节点i:

cpp 复制代码
for (int i = startIndex; i <= n; i++) { // 控制树的横向遍历
    path.push_back(i); // 处理节点
    backtracking(n, k, i + 1); // 递归:控制树的纵向遍历,注意下一层搜索要从i+1开始
    path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点
}

​ 整体代码如下:

cpp 复制代码
class Solution {
private:
    vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
    vector<int> path; // 用来存放符合条件结果
    void backtracking(int n, int k, int startIndex) {
        if (path.size() == k) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
            path.push_back(i); // 处理节点
            backtracking(n, k, i + 1); // 递归
            path.pop_back(); // 回溯,撤销处理的节点
        }
    }
public:
    vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
        result.clear(); // 可以不写
        path.clear();   // 可以不写
        backtracking(n, k, 1);
        return result;
    }
};

};
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