day25|leetCode 491.递增子序列,46.全排列 ,47.全排列 II

11.递增子序列

给你一个整数数组 nums ,找出并返回所有该数组中不同的递增子序列,递增子序列中 至少有两个元素 。你可以按 任意顺序 返回答案。

数组中可能含有重复元素,如出现两个整数相等,也可以视作递增序列的一种特殊情况。

示例 1:

复制代码
输入:nums = [4,6,7,7]
输出:[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6,7,7],[7,7]]

本题需要注意的是:

(1)虽然本题与子集II很像,但是并不能先将数组进行排序后在传入backtracking(),因为本题要求的是原数组中包含的递增子序列

(2)本题难点在于去重问题,由于不能采用先排序原数组的办法,所以不能用used[i-1]==false来判断是否使用过元素。换用哈希表法,可以使用unordered_set或者数组,本题数值范围在-100 <= nums[i] <= 100,范围比较小,我采用数组来记录已经使用过的元素

下图为就示例1进行绘图模拟

由图可见,同层等大元素不重复使用

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<int>path;
    vector<vector<int>>result;
    void backtracking(vector<int>&nums,int startIndex)
    {
        //由于本题需要遍历整个树的所有结点,并不需要return
        if(path.size()>1)//递增子序列最少由两个元素构成
        {
           result.push_back(path);
​
        }
        //创建一个数组,存储本层使用过的元素的信息
        int used[201]={0};//根据-100 <= nums[i] <= 100,每次递归都会重新定义一次
        for(int i=startIndex;i<nums.size();i++)
        {
            if(!path.empty() && nums[i]<path.back() || used[nums[i]+100]==1)
            {//判断非空的条件是为了防止后者操作空向量
                continue;//以上条件都是非法
            }
            used[nums[i]+100]++;//记录一次使用
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums,i+1);
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) {
        path.clear();
        result.clear();
        backtracking(nums,0);
        return result;
    }
};

12.全排列

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:

复制代码
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]]

由上图可知,本题的两个要点:

(1)所需结果都是叶子结点,当path.size()==nums.size()时,收割

(2)利用遍历used数组的值来判断哪个值没有用过,所以本题的每一次for循环都要从0开始循环,而不是从startIndex

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<int>path;
    vector<vector<int>>result;
    void backtracking(vector<int>&nums,vector<int>&used)
    {
        if(path.size()==nums.size())
        {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(used[i]>0)continue;//用过了,跳过
            used[i]++;
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums,used);
            used[i]--;
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {
        path.clear();
        result.clear();
        vector<int>used(nums.size());
        backtracking(nums,used);
        return result;
    }
};

13.全排列II

给定一个可包含重复数字的序列 nums按任意顺序 返回所有不重复的全排列。

示例 1:

复制代码
输入:nums = [1,1,2]
输出:
[[1,1,2],
 [1,2,1],
 [2,1,1]]

相比上方的全排列,这个升级版要做的就是去重

思路:模仿组合总和II使用数组排序后再传入

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<int>path;
    vector<vector<int>>result;
    void backtracking(vector<int>&nums,vector<int>&used)
    {
        if(path.size()==nums.size())
        {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(i>0 && nums[i]==nums[i-1] && used[i-1]>0 )//类似组合总和II
            {
                continue;
            }
            if(used[i]==0)//说明没用过
            {
              used[i]++;
              path.push_back(nums[i]);
              backtracking(nums,used);
              used[i]--;
              path.pop_back();
            }
           
        }
    }
    vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int>& nums) {
        path.clear();
        result.clear();
        vector<int>used(nums.size());
        sort(nums.begin(),nums.end());
        backtracking(nums,used);
        return result;
    }
};

收获+1:遍历每一个结点就不要终止条件return; 只收割叶子节点就要在终止条件加return;

相关推荐
午言若几秒前
MYSQL 架构
c++·mysql
从以前37 分钟前
【算法题解】Bindian 山丘信号问题(E. Bindian Signaling)
开发语言·python·算法
不白兰41 分钟前
[代码随想录23回溯]回溯的组合问题+分割子串
算法
御风@户外1 小时前
质数生成函数、质数判断备份
算法·acm
Cosmoshhhyyy1 小时前
LeetCode:3083. 字符串及其反转中是否存在同一子字符串(哈希 Java)
java·leetcode·哈希算法
羑悻的小杀马特2 小时前
【AIGC篇】畅谈游戏开发设计中AIGC所发挥的不可或缺的作用
c++·人工智能·aigc·游戏开发
闻缺陷则喜何志丹2 小时前
【C++动态规划】1105. 填充书架|2104
c++·算法·动态规划·力扣·高度·最小·书架
Dong雨2 小时前
六大排序算法:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序
数据结构·算法·排序算法
达帮主2 小时前
7.C语言 宏(Macro) 宏定义,宏函数
linux·c语言·算法
是十一月末2 小时前
机器学习之KNN算法预测数据和数据可视化
人工智能·python·算法·机器学习·信息可视化