Day 28回溯算法 part04 491.递增子序列 46.全排列 47.全排列 II

491.递增子

思路

这个递增子序列比较像是取有序的子集。而且本题也要求不能有相同的递增子序列。

这又是子集，又是去重，是不是不由自主的想起了刚刚讲过的。

就是因为太像了，更要注意差别所在，要不就掉坑里了！

在中我们是通过排序，再加一个标记数组来达到去重的目的。

而本题求自增子序列，是不能对原数组进行排序的，排完序的数组都是自增子序列了。

所以不能使用之前的去重逻辑！

本题给出的示例，还是一个有序数组 [4, 6, 7, 7]，这更容易误导大家按照排序的思路去做了。

为了有鲜明的对比，我用[4, 7, 6, 7]这个数组来举例，抽象为树形结构如图：

class Solution:
    def findSubsequences(self, nums):
        result = []
        path = []
        self.backtracking(nums, 0, path, result)
        return result
    
    def backtracking(self, nums, startIndex, path, result):
        if len(path) > 1:
            result.append(path[:])  # 注意要使用切片将当前路径的副本加入结果集
            # 注意这里不要加return，要取树上的节点
        
        uset = set()  # 使用集合对本层元素进行去重
        for i in range(startIndex, len(nums)):
            if (path and nums[i] < path[-1]) or nums[i] in uset:
                continue
            
            uset.add(nums[i])  # 记录这个元素在本层用过了，本层后面不能再用了
            path.append(nums[i])
            self.backtracking(nums, i + 1, path, result)
            path.pop()

46.全排列

思路

此时我们已经学习了、 和，接下来看一看排列问题。

相信这个排列问题就算是让你用for循环暴力把结果搜索出来，这个暴力也不是很好写。

所以正如我们在所讲的为什么回溯法是暴力搜索，效率这么低，还要用它？

因为一些问题能暴力搜出来就已经很不错了！

我以[1,2,3]为例，抽象成树形结构如下：

class Solution:
    def permute(self, nums):
        result = []
        self.backtracking(nums, [], [False] * len(nums), result)
        return result

    def backtracking(self, nums, path, used, result):
        if len(path) == len(nums):
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(len(nums)):
            if used[i]:
                continue
            used[i] = True
            path.append(nums[i])
            self.backtracking(nums, path, used, result)
            path.pop()
            used[i] = False

47.全排列 II

思路

这道题目和的区别在与给定一个可包含重复数字的序列，要返回所有不重复的全排列。

这里又涉及到去重了。

在、我们分别详细讲解了组合问题和子集问题如何去重。

那么排列问题其实也是一样的套路。

还要强调的是去重一定要对元素进行排序，这样我们才方便通过相邻的节点来判断是否重复使用了。

我以示例中的 [1,1,2]为例 （为了方便举例，已经排序）抽象为一棵树，去重过程如图：

图中我们对同一树层，前一位（也就是nums[i-1]）如果使用过，那么就进行去重。

一般来说：组合问题和排列问题是在树形结构的叶子节点上收集结果，而子集问题就是取树上所有节点的结果。

class Solution:
    def permuteUnique(self, nums):
        nums.sort()  # 排序
        result = []
        self.backtracking(nums, [], [False] * len(nums), result)
        return result

    def backtracking(self, nums, path, used, result):
        if len(path) == len(nums):
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(len(nums)):
            if (i > 0 and nums[i] == nums[i - 1] and not used[i - 1]) or used[i]:
                continue
            used[i] = True
            path.append(nums[i])
            self.backtracking(nums, path, used, result)
            path.pop()
            used[i] = False