当前位置: 首页 > news >正文

面试热题(全排列)

        给定一个不含重复数字的整数数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。可以 按任意顺序 返回答案。

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]]

先在这里说明一下排列和组合的区别?

组合:是指从一个元素集合中选择出若干个元素,形成一个无序的子集,组合不考虑元素的顺序,只关注元素的选择

排列:是指从一个元素集合中选择出若干元素,形成一个有序的序列。排列关注元素的顺序。

简单的来说,就是排列是元素是有序的,组合是无序的

一般排列组合问题我们都可以看成是一棵树(每个元素不允许重复)           

因为我们这题要求的是不重复的排列数,所以我们的模板就可以套了(模板必须要记的——理解)

//不含重复元素的排列数
void backTrack(int[] nums){1for(int i=0;i<nums.length;i++){if(uesd[i])continue;used[i]=true;path.addLast(nums[i]);backTrack(nums);path.removeLast(nums[i]);used[i]=false;}

源代码如下:

    //存储结果集List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();//路径Deque<Integer> path = new LinkedList<>();//是否被访问boolean[] visited = null;public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {//对入参进行判断if (nums == null || nums.length == 0) {return list;}//对数组进行初始化visited=new boolean[nums.length];//开始递归,因为是排列,后面的元素也有可能在前面的元素前面,所以不需要传递索引backtracking(nums);//返回结果集return list;}private void backtracking(int[] nums) {//找到满足条件得到一种情况,存入结果集中if (path.size()== nums.length) {list.add(new ArrayList<>(path));return;}//遍历每一个元素for (int j = 0; j < nums.length; j++) {//如果被访问过,直接跳过,避免重复选择if(visited[j]){continue;}path.add(nums[j]);visited[j]=true;backtracking(nums);//回溯path.removeLast();visited[j]=false;}
}

在这里给大家提供我刷组合排列问题总结的模板:

组合子集问题每个元素的相对位置已经固定,所以每次去枚举的时候都是从自身的右侧开始枚举

排列问题的每个元素的相对位置是不固定的。左侧的元素可能会出现在右侧,故每次每次枚举都是从0位置上开始枚举的

  • 元素无重不可复选(nums中的元素唯一,每个元素最多只能被使用一次)

/*组合/子集问题回溯模板*/
/* [1,2,3]  */
void backTrack(int[] nums,int start){//顺序无关,每次从自身的右边开始for(int i=start;i<nums.length;i++){path.addLast(nums[i]);backTrack(nums,i+1);path.removeLast(nums[i]);}
}
/* 排列问题回溯模板*/
void backTrack(int[] nums){//顺序有关,每次从0开始for(int i=0;i<nums.length;i++){if(uesd[i])continue;used[i]=true;path.addLast(nums[i]);backTrack(nums);path.removeLast(nums[i]);used[i]=false;}
}
  • .元素可重不可复选(nums中的元素可以存在重复,每个元素最多只能被使用一次)

    Arrays.sort(nums);
    /* 组合/子集问题回溯算法框架 */
    void backtrack(int[] nums, int start) {// 回溯算法标准框架for (int i = start; i < nums.length; i++) {// 剪枝逻辑,跳过值相同的相邻树枝if (i > start && nums[i] == nums[i - 1]) {continue;}// 做选择track.addLast(nums[i]);// 注意参数backtrack(nums, i + 1);// 撤销选择track.removeLast();}
    }Arrays.sort(nums);
    /* 排列问题回溯算法框架 */
    void backtrack(int[] nums) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 剪枝逻辑if (used[i]) {continue;}// 剪枝逻辑,固定相同的元素在排列中的相对位置if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && !used[i - 1]) {continue;}// 做选择used[i] = true;track.addLast(nums[i]);backtrack(nums);// 撤销选择track.removeLast();used[i] = false;}
    }
    

有很多人对上述剪枝操作不理解,看了这幅图你就会豁然开 

  • 元素无重可复选(nums中的元素都是唯一的,每个元素可以被使用若干次)

    /* 组合/子集问题回溯算法框架 */
    void backtrack(int[] nums, int start) {// 回溯算法标准框架for (int i = start; i < nums.length; i++) {// 做选择track.addLast(nums[i]);// 可以复选,所以i不用+1作为参数backtrack(nums, i);// 撤销选择track.removeLast();}
    }/* 排列问题回溯算法框架 */
    void backtrack(int[] nums) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 做选择track.addLast(nums[i]);backtrack(nums);// 撤销选择track.removeLast();}
    }

http://www.lryc.cn/news/125715.html

相关文章:

  • 一文走进时序数据库性能测试工具 TSBS
  • 通俗讲解-动量梯度下降法原理与代码实例
  • 【【STM32-USART串口协议】】
  • vue3.0组件通信
  • 费曼学习法
  • Kubernetes介绍和部署,使用
  • 视频汇聚平台EasyCVR视频监控播放平台WebRTC流地址无法播放的问题解决方案
  • node.js 基础高并发案例
  • OpenCV实例(八)车牌字符识别技术(二)字符识别
  • svn文章五:问题排查与修复 - 出了问题怎么办?SVN故障排除与修复指南
  • 国产开源ambari之DataSophon部署
  • 面试之快速学习STL- vector
  • LeetCode_03Java_1572. 矩阵对角线元素的和
  • 系统架构设计师---职责及与其他角色的关系区别
  • 【Visual Studio Code】--- Win11 C盘爆满 修改 Code 插件数据和缓存的保存路径
  • mapbox-gl中mvt、pbf 矢量切片 feature id bug
  • 206、仿真-51单片机锂电池蓄电池电压电流加按键控制开关状态Proteus仿真设计(程序+Proteus仿真+配套资料等)
  • 【Realtek sdk-3.4.14b】RTL8197F+RTL8812F欧洲屏蔽5G天气雷达信道DFS信道120、124、128方法
  • 【嵌入式学习笔记】嵌入式入门7——IIC总线协议
  • 你永远想象不到有多折磨的 Android 开发 react-native gradle*!¥%#
  • 关于STM32 hal printf重定向 “FILE“ is undefined
  • “深入剖析JVM内部机制:理解Java虚拟机的工作原理“
  • 939. 最小面积矩形;2166. 设计位集;2400. 恰好移动 k 步到达某一位置的方法数目
  • GPT垂直领域相关模型 现有的开源领域大模型
  • 学习Vue:slot使用
  • 【Linux】Shell脚本之流程控制语句 if判断、for循环、while循环、case循环判断 + 实战详解[⭐建议收藏!!⭐]
  • 【数据结构】“栈”的模拟实现
  • 12 注册登录
  • 动态规划之最长上升子序列模板
  • Python源码05:使用Pyecharts画词云图图