算法训练营第二十二天 | 回溯算法(四)

文章目录

  • 前言
  • [一、Leetcode 491.递增子序列](#一、Leetcode 491.递增子序列)
  • [二、Leetcode 46.全排列](#二、Leetcode 46.全排列)
  • [三、Leetcode 47.全排列Ⅱ](#三、Leetcode 47.全排列Ⅱ)

前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、Leetcode 491.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:

python 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]]

引用:

原文链接:https://programmercarl.com/0491.递增子序列.html

题目链接:https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-subsequences/description/

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

判断元素是否重复: 在遍历数组 nums 时,对于每个元素 numsi ,会检查它是否已经在 used 集合中。如果 numsi 已经在 used 集合中,说明该元素在当前层已经被使用过,为了避免生成重复的子序列,使用 continue 语句跳过该元素。

这里树层去重 的方法使用的是 uesd 数组,因为要求的是子序列,顺序不能改变,所以不能对原数组进行排序。

代码:

python 复制代码
from typing import List

class Solution:
    def findSubsequences(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        result = []
        path = []

        def backtracking(start_index):
            if len(path) >= 2:
                result.append(path[:])
            used = set()
            for i in range(start_index, len(nums)):
                if (path and nums[i] < path[-1]) or nums[i] in used:
                    continue
                used.add(nums[i])
                path.append(nums[i])
                backtracking(i + 1)
                path.pop()

        backtracking(0)
        return result
    

二、Leetcode 46.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:

python 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]]

引用:

原文链接:https://programmercarl.com/0046.全排列.html

题目链接:https://leetcode.cn/problems/permutations/description/

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

排列问题和组合问题有些不同。

当我们在每层中选择一个元素后,这一层前面的元素还可以重新选择,所以不使用 startIndex 参数。并且去重的逻辑是使用 used 数组。

递归三部曲

函数的主要参数和返回值:

  1. 无返回值
  2. 无需循环起始位置,只需要 nums 数组即可。

终止条件:

path 的长度和 nums 的长度一致时,说明我们的排列已经达到最大数量,此时保存结果并返回。

单层递归的逻辑:

其实并不需要手动再设计 used 数组了,因为 path 实际上就已经是我们已经用过的元素了,判断一下当前选择的元素是否在 path 中即可。

代码:

python 复制代码
class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        self.result = []
        self.path = []
        self.backtracking(nums)
        return self.result
    
    def backtracking(self, nums):
        if len(self.path) == len(nums):
            self.result.append(self.path[:])
            return 
        
        for i in range(len(nums)):
            if nums[i] in self.path:
                continue
            self.path.append(nums[i])
            self.backtracking(nums)
            self.path.pop()

三、Leetcode 47.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:

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

引用:

原文链接:https://programmercarl.com/0047.全排列II.html

题目链接:https://leetcode.cn/problems/permutations-ii/description/

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

主要问题是在去重上。

去重逻辑

  1. 如果当前元素使用过,则跳过。
  2. 如果当前元素和前一个元素相同,并且前一个元素没有被使用过,则跳过

代码:

python 复制代码
class Solution:
    def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        self.result = []
        self.path = []
        nums.sort()  # 排序以便处理重复元素
        used = [False] * len(nums)  # 记录哪些元素已经被使用过
        self.backtracking(nums, used)
        return self.result
    
    def backtracking(self, nums, used):
        if len(self.path) == len(nums):
            self.result.append(self.path[:])
            return 
        
        for i in range(len(nums)):
            if used[i]:  # 如果当前元素已经被使用过,跳过
                continue
            # 如果当前元素与前一个元素相同,并且前一个元素没有被使用过,跳过
            if i > 0 and nums[i] == nums[i-1] and not used[i-1]:
                continue
            used[i] = True  # 标记当前元素为已使用
            self.path.append(nums[i])  # 将当前元素加入路径
            self.backtracking(nums, used)  # 递归
            self.path.pop()  # 回溯,移除最后一个元素
            used[i] = False  # 回溯,标记当前元素为未使用


            
相关推荐
GreenTea6 小时前
深度解读 Anthropic 多智能体报告:更强的模型 ≠ 更好的协调
前端·后端·算法
2603_965148117 小时前
如何解析JSON数据?API返回的商品信息处理教程
开发语言·数据库·python·自动化·json·api
fqq37 小时前
力扣刷题前置Java语法
算法·leetcode·职场和发展
jufeng13078 小时前
【系列:手搓自主 AI Agent:Hermes 架构原理剖析 · 第 8 篇】
python·ai agent·配置系统
circuitsosk9 小时前
跨境电商智能化实战:AI如何赋能客服自动回复、广告智能投放与供应链预测
大数据·人工智能·python·langchain·智能客服
2601_956319889 小时前
2026年零基础学量化:从看懂示例到写清条件和动作
人工智能·python
过期的秋刀鱼!10 小时前
LangChain-D1-模型的工作流程
人工智能·python·langchain
2501_9065651210 小时前
数学之美探究
算法
萤火工厂目视化设计10 小时前
智能制造与企业文化目视化浪潮下:中小工厂的机遇与挑战
python·制造
oier_Asad.Chen10 小时前
【洛谷题解/AcWing题解/OI学习笔记】洛谷P2868【USACO07DEC】Sightseeing Cows G(01分数规划求最大比率)
算法·图论·spfa·二分·负环