【算法练习Day21】组合剪枝

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  • 组合
  • 剪枝
  • 总结:

本期我们将进入回溯算法的练习。回溯算法通常和递归三部曲差不多,都是以确定递归函数返回值和参数,通常返回值是void,参数可以在我们写逻辑部分时候再慢慢确定,收获结果(结束跳出判断),和单层逻辑部分,三部分组成。

回溯算法可以用来解决很多正常情况无法用其他算法求解的问题,例如排列组合问题,子串问题,切割问题,棋盘问题。难度我是从低到高列出来的,其中以排列组合问题较易入手,棋盘问题为最难。

下面我们先来看一个经典例题

组合

77. 组合 - 力扣(LeetCode)

组合问题,在1-n这个范围内,找到所有k个数的组合放到数组内然后返回。

首先我们要创立两个数组,一个是二维数组存储的是每一个答案的组合result,另一个是承接每一个k个数的组合数组path,用它把数据放入二维数组内。然后我们需要一个递归函数,收获结果的条件是path里面的数据个数等于k个,这时候说明我们已经有了一个答案,可以将它们放入result里了。那么如何判断这里面的数据是否是我们所需要的呢?在收获结果部分我们并不做判断,判断的逻辑而是体现在单层递归逻辑,不符合的肯定不会被写入,值得注意的是,{1,2}和{2,1}组合是一样的答案,不能做重复的录入,因为组合是不讲究数据顺序的,只看数据的内容。

class Solution {
public:vector<vector<int>> result;vector<int> path;void backtracking(int n,int k,int startIndex){if(path.size()==k){result.push_back(path);return;}for(int i=startIndex;i<=n;i++){path.push_back(i);backtracking(n,k,i+1);path.pop_back();}}vector<vector<int>> combine(int n, int k) {result.clear();path.clear();backtracking(n,k,1);return result;}
};

递归是纵向的取数据,而下面的单层逻辑也就是for循环是横向的在给定区间内取搜索数据。很重要的一点是我们在创立这个函数时候一定要有个start来记录我们每一次进入循环的起始位置。它很重要,它标记着我们下一个数要取什么数,其次起作用的就是i++,在我们满足了k个数要将数据放入result后,我们会进行下一步的回溯过程,也就是pop将最后一位取出来,然后i++放入新的数据,这也是回溯的效果,没有pop的回溯,数组满了我们就无法继续取值了,最后是递归传入的start的值,不是start+1,而是i+1,因为我们录入数据的时候用的就是push_back(i),所以我们要传入的就是i+1,这是一种解释,第二种解释是模拟,当我们k=2,n=4时,起初的1,2、1,3、1,4是正确传入的,但是当到了向上回溯两次时,i=1,start=1时,我们i++传入的push是2,如果我们继续传入start+1,会导致得到2,2这个结果,只有我们传入i++,才能使下一次递归i变成3。

剪枝

虽然回溯算法是纯暴力搜索答案的,但是我们也可以通过一个小技巧:剪枝 来剪掉一些没有必要的继续的递归的的一些条件 ,来使回溯算法的效率得到一些提高。这道题的剪枝思路可以是在for循环的判断进入循环部分,进行对判断部分的修改,以达到剪枝的效果。

实际上很多剪枝部分都是要在这里进行改变的。那么我们剪枝的思路是怎样的呢?当这里的k是需要将两个数放入答案数组的,但是我们遍历到最后一个数时候,它只能装下一个数,这还有必要再递归了吗,没有必要了,但是我们仅仅是为了省去一点点递归步骤吗?并不是,当k值较大时候,这种效果很明显,当k值较大时候,我们剩下很多数都是取不到的,因为可以装进数组中的值不够,而且这些树枝实际上是有深度的,可以画一棵树来模拟一下。比如说k=5,n=10时候,那么k=6之后的树枝我们都剪了下去,这样效率的提升是很明显的。

那么如何将该思路体现在代码上呢?我们很容易的就可以知道path.size()代表的是当前的数组有几个数据,k-path.size()是表示我们还需要传进去几个数值就满了,那么我们用n-(k-path.size())+1表示我们最多可以从哪个数开始递归,超过这个范围,就表示当前的数字不可能找得到正确答案了,为啥要+1呢,是因为我们是从1-n的范围,+1是为了和前面对齐,带一个数字进去就明白为什么了。那么又有疑问了,如果每一次进来都是这个范围,那么我们怎么能继续递归下去呢?

例如当k=3,n=4时候,我们知道这个范围应该是i<=1,那接下来还是这样的范围怎么能让i=2传进去呢?不要忘了,这个判断条件的值是实时发生变化的,由于path.size()的关系,它里面有几个数字我们得到的范围都是不一样的,所以大可不用担心,下面把剪枝代码也一并给出。

class Solution {
public:vector<vector<int>>result;vector<int>path;void backtraking(int n,int k,int start){if(path.size()==k){result.push_back(path);return ;}for(int i=start;i<=n-(k-path.size())+1;i++){path.push_back(i);backtraking(n,k,i+1);path.pop_back();}}vector<vector<int>> combine(int n, int k) {backtraking(n,k,1);return result;}
};

总结:

今天我们开启了回溯算法专题,完成了组合、剪枝的学习,相关的思想需要多复习回顾。接下来,我们继续进行算法练习。希望我的文章和讲解能对大家的学习提供一些帮助。

当然,本文仍有许多不足之处,欢迎各位小伙伴们随时私信交流、批评指正!我们下期见~

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