LeetCode46全排列(回溯入門)

歡迎訪問我的GitHub

這裏分類和彙總了欣宸的全部原創(含配套源碼):https://github.com/zq2599/blog_demos

題目描述

  • 難度:中等

  • 給定一個不含重複數字的數組 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意順序 返回答案

  • 示例 1

輸入:nums = [1,2,3]
輸出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
  • 示例 2
輸入:nums = [0,1]
輸出:[[0,1],[1,0]]
  • 示例 3
輸入:nums = [1]
輸出:[[1]]

個人回溯和46題的理解

  • 在很多刷題文章和書籍中,此題都被用做回溯算法的第一題,可見該題很有代表性,搞定此題意味着對回溯有了最基本的瞭解,當然就個人感受而言,以此作爲回溯的第一題弊端也不小:本以爲掌握了基本套路,刷其他回溯題的時候套上去即可,結果後來發下一道題都套不成功...

  • 套不成功?是因爲此題沒有代表性嗎?當然不是,這是道典型的回溯算法題,但個人的感覺是:解題的關鍵不是套用模板,而是對回溯思想的理解,我個人的理解是:深度至上

  • 所謂深度至上,就是弄清楚在當前深度能做什麼,例如46題全排列,一個深度意味着可選數字中做了一輪選擇,每選中一個,都牢牢佔據這一層的固定位置,下面的子樹都要有他

  • 只要理解了深度至上,就清楚在當前做任何事情的時候都要確保深度固定,下圖是[1,2]兩個數字全排列的手繪圖,邊上數字表示選擇,方框中的數字表示選擇後的結果,請看藍色框,在選擇2的時候,要牢記當深度只能有一個數字,於是,剛纔選擇1的時候記錄存在路徑中的1就要果斷刪除,牢記當前層應該佔據哪個位置,回溯的效果就有了

image-20220724233658937

解題思路

  • 要用回溯算法解此題,有幾個關鍵要注意

  • 全排列,意味着相同數字只要排列不同,也能算作結果的一種

  • 雖然不推薦用模板去套,但回溯該有的幾個核心概念還是不能少的:

  1. 終止條件:只要組合的數字達到給定數字的長度,就可以終止了

  2. 路徑:就是正在組合的元素,可以用數組表達

  • 此外還要有個輔助參數,用於記錄那些值不能參與組合,以上圖爲例,在藍色那一層如果選擇了1,那麼在下一層就不能再選擇1了,所以在組合的時候,要有地方可以查到1不可用

編碼

  • 接下來可以寫代碼了,如下,有幾處要注意的地方稍後會提到
public class L0046 {

    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();

    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        // 回溯過程中的重要輔助參數:標記nums數組中有哪些已經使用過
        boolean[] used = new boolean[nums.length];
        // 回溯過程中的重要輔助參數:路徑
        int[] path = new int[nums.length];

        dfs(nums, used, path, 0);
        return res;
    }

    public void dfs(int[] nums, boolean[] used, int[] path, int depth) {
        // 終止條件(深度達到)
        // 蒐集:棧入res
        // 本題的終止條件是一次組合的長度達到數組長度
        if (depth==nums.length) {
            // 蒐集結果
            // 千萬注意:這個path一直在使用中,所以不能把path放入res中,而是path的元素
//            res.add(Arrays.stream(path).boxed().collect(Collectors.toList()));


            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            for(int val : path) {
                list.add(val);
            }

            res.add(list);
            return;
        }

        // for循環
        for (int i=0;i<nums.length;i++) {
            // 如果當前數字沒有用到,就標記,進入path,再做dfs
            if (!used[i]) {
                used[i] = true;
                // 注意,path的下標千萬不要用i!
                // 例如1和2的全排列,在製造[2,1]的時候,i=1,但此時要修改的是path[i],
                // 所以path的下標應該是depth
                path[depth] = nums[i];
                // 一次遞歸,深度要加一
                dfs(nums, used, path, depth+1);
                used[i] = false;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<List<Integer>> list = new L0046().permute(new int[] {1,2,3});

        list.forEach(one -> {
           Tools.printOneLine(one);
        });

    }
}
  • 上述代碼有以下幾處要注意
  1. res用於蒐集達到終止條件的記錄,也就是數字組合結果
  2. dfs方法就是本次回溯操作的核心方法
  3. 下圖紅色箭頭所指代碼就是本題最重要的一行,可見for循環的執行過程中,修改的都是path數組的同一個位置的值,這就是剛纔提到的深度至上,只有進入了下面的dfs方法後,深度變化,修改的path數組的位置纔會發生變化

image-20220724234403151

  1. used數組用來記錄深度調用過程中,那些數字已經被使用了,當前不要再使用
  2. 很多回溯的代碼中,用棧對象保持path中的數據,入棧push,出棧pop都是標準操作,但是本題中用char數組,再配合depth,就可以滿足需要了,這種原始類型的使用也會帶來更好的性能

執行結果

  • 寫完代碼提交,執行結果如下,超過100.00%的提交

image-20220724235026851

  • 至此,回溯入門實戰已經完成,此時需要強烈提示:代碼中那個for循環,在每一層都遍歷nums的所有元素,那是此題的特殊操作,千萬不要以爲是模板或者套路,其他回溯題中,不會像此題這樣每一層都遍歷的

歡迎關注博客園:程序員欣宸

學習路上,你不孤單,欣宸原創一路相伴...

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章