回溯算法:求子集问题!
2021-03-08 05:29
标签:vat 有序 记录 路径 而不是 alt master info github 通知:我将公众号文章和学习相关的资料整理到了Github :https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master,方便大家在电脑上学习,可以fork到自己仓库,顺便也给个star支持一波吧! ? 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] 思路 如果把 子集问题、组合问题、分割问题都抽象为一棵树的话,「那么组合问题和分割问题都是收集树的叶子节点,而子集问题是找树的所有节点!」 其实子集也是一种组合问题,因为它的集合是无序的,子集{1,2} 和 子集{2,1}是一样的。 「那么既然是无序,取过的元素不会重复取,写回溯算法的时候,for就要从startIndex开始,而不是从0开始!」 有同学问了,什么时候for可以从0开始呢? 求排列问题的时候,就要从0开始,因为集合是有序的,{1, 2} 和{2, 1}是两个集合,排列问题我们后续的文章就会讲到的。 以示例中nums = [1,2,3]为例把求子集抽象为树型结构,如下: 从图中红线部分,可以看出「遍历这个树的时候,把所有节点都记录下来,就是要求的子集集合」。 递归函数参数在上面讲到了,需要startIndex。 代码如下: 剩余集合为空的时候,就是叶子节点。 那么什么时候剩余集合为空呢? 就是startIndex已经大于数组的长度了,就终止了,因为没有元素可取了,代码如下: 「其实可以不需要加终止条件,因为startIndex >= nums.size(),本层for循环本来也结束了」。 那么单层递归逻辑代码如下: C++代码 可以写出如下回溯算法C++代码: 在注释中,可以发现可以不写终止条件,因为本来我们就要遍历整颗树。 有的同学可能担心不写终止条件会不会无限递归? 并不会,因为每次递归的下一层就是从i+1开始的。 总结 但是要清楚子集问题和组合问题、分割问题的的区别,「子集是收集树形结构中树的所有节点的结果」。 「而组合问题、分割问题是收集树形结构中叶子节点的结果」。 就酱,如果感觉收获满满,就帮Carl宣传一波「代码随想录」吧! 回溯算法:求子集问题! 标签:vat 有序 记录 路径 而不是 alt master info github 原文地址:https://blog.51cto.com/15069438/2576403
?
认识本质之后,这就是一道模板题
第78题. 子集
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/subsets/
输出:
[
[3],
[1],
[2],
[1,2,3],
[1,3],
[2,3],
[1,2],
[]
]
求子集问题和回溯算法:求组合问题!和回溯算法:分割问题!又不一样了。
回溯三部曲
全局变量数组path为子集收集元素,二维数组result存放子集组合。(也可以放到递归函数参数里)
vector
从图中可以看出:
if (startIndex >= nums.size()) {
return;
}
「求取子集问题,不需要任何剪枝!因为子集就是要遍历整棵树」。
for (int i = startIndex; i
根据关于回溯算法,你该了解这些!给出的回溯算法模板:
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
}
}
class Solution {
private:
vector
相信大家经过了
洗礼之后,发现子集问题还真的有点简单了,其实这就是一道标准的模板题。