回溯算法秒杀所有排列组合子集问题(摘自labuladong)
·
"""
子集(元素无重不可复选)
78
组合(元素无重不可复选)
77
排列(元素无重不可复选)
46
子集/组合(元素可重不可复选)
90
排列(元素可重不可复选)
47
子集/组合(元素无重可复选)
39
"""
# 形式一、元素无重不可复选,即 nums 中的元素都是唯一的,每个元素最多只能被使用一次,backtrack 核心代码如下:
track = []
used = []
def backtrack(nums, start: int):
# 回溯算法标准框架
for i in range(start, len(nums)):
# 做选择
track.append(nums[i])
# 注意参数
backtrack(nums, i + 1)
# 撤销选择
track.pop()
def backtrack(nums):
for i in range(len(nums)):
# 剪枝逻辑
if used[i]:
continue
# 做选择
used[i] = True
track.append(nums[i])
backtrack(nums)
# 撤销选择
track.pop()
used[i] = False
# 形式二、元素可重不可复选,即 nums 中的元素可以存在重复,每个元素最多只能被使用一次,其关键在于排序和剪枝,backtrack 核心代码如下:
nums = [2,3,6,7]
target = 7
nums.sort()
# 组合/子集问题回溯算法框架
def backtrack(nums, start: int):
# 回溯算法标准框架
for i in range(start, len(nums)):
# 剪枝逻辑,跳过值相同的相邻树枝
if i > start and nums[i] == nums[i - 1]:
continue
# 做选择
track.append(nums[i])
# 注意参数
backtrack(nums, i + 1)
# 撤销选择
track.pop()
nums.sort()
# 排列问题回溯算法框架
def backtrack(nums):
for i in range(len(nums)):
# 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 and nums[i] == nums[i - 1] and not used[i - 1]:
continue
# 做选择
used[i] = True
track.append(nums[i])
backtrack(nums)
# 撤销选择
track.pop()
used[i] = False
# 形式三、元素无重可复选,即 nums 中的元素都是唯一的,每个元素可以被使用若干次,只要删掉去重逻辑即可,backtrack 核心代码如下:
# 组合/子集问题回溯算法框架
def backtrack(nums, start: int):
# 回溯算法标准框架
for i in range(start, len(nums)):
# 做选择
track.append(nums[i])
# 注意参数
backtrack(nums, i)
# 撤销选择
track.pop()
# 排列问题回溯算法框架
def backtrack(nums):
for i in range(len(nums)):
# 做选择
track.append(nums[i])
backtrack(nums)
# 撤销选择
track.pop()
更多推荐
所有评论(0)