穷举 vs 暴搜 vs 深搜 vs 回溯 vs 剪枝
- 1. 全排列
- 2. 子集
1. 全排列
题目链接:46. 全排列
算法原理:
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画出决策树
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设计函数
- 全局变量:二维数组ret存储结果;一维数组path存储路径;boolean类型一维数组visited表示当前节点是否已经被使用
- 深度优先遍历dfs,当某个节点被使用后,标记为true
- 剪枝:当某个节点已经被使用过时,该分支剪掉
- 回溯:visited[i] 回溯为 false,path的最后一个元素删除
- 递归的出口:当path的大小和nums的大小相等时,将path存入ret中,并返回
实现代码:
class Solution {public List<List<Integer>> ret;public List<Integer> path;boolean[] visited;public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {ret = new ArrayList<>();path = new ArrayList<>();visited = new boolean[nums.length];dfs(nums);return ret;}private void dfs(int[] nums) {if(path.size() == nums.length) {//将路径添加进结果中ret.add(new ArrayList<>(path));return;}for(int i = 0; i < nums.length; i++) {//当当前节点未使用时if(!visited[i]) {path.add(nums[i]);//添加当前节点到路径中visited[i] = true;//标记当前节点已经使用dfs(nums);//回溯visited[i] = false;path.remove(path.size() - 1);}}}
}
2. 子集
题目链接:78. 子集
算法流程:
解法一:
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画出决策树:以数组[1, 2, 3]为例,对每个元素分为选与不选两种操作
由此可知,决策树的叶子节点就是该数组的子集
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设计代码
- 全局变量:一维数组path存储所经过的路径,二维数组ret存储所得的结果
- dfs:函数头dfs(int[] nums, int i),分为选择nums[i]和不选择nums[i],选择nums[i]所需进行的操作为path尾部加入nums[i]。并dfs(nums, i+1);不选择nums[i]所需进行的操作为dfs(nums, i+1)
- 细节问题:剪枝,回溯,递归出口。这道题不需要剪枝;回溯操作为删除path尾部的元素;递归出口为i == nums.length,将该路径存到ret中,返回
实现代码:
class Solution {public List<Integer> path;public List<List<Integer>> ret;public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {path = new ArrayList<>();ret = new ArrayList<>();dfs(nums, 0);return ret;}private void dfs(int[] nums, int i) {if(i == nums.length) {ret.add(new ArrayList<>(path));return;}dfs(nums, i+1);path.add(nums[i]);dfs(nums, i+1);path.remove(path.size()-1);}
}
解法二:
算法流程:
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画出决策树:以数组[1, 2, 3]为例,分为选择0,1,2,3个元素
在进行下一步选择元素时,只能去选择上一步所选元素后面的元素 -
设计代码
- 全局变量:一维数组path存储所经过的路径,二维数组ret存储所得的结果
- dfs:函数头dfs(int[] nums, int pos),pos代表上一步所选元素后面一个元素的下标
- 细节问题:回溯,即删除path尾部的元素
实现代码:
class Solution {public List<Integer> path;public List<List<Integer>> ret;public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {path = new ArrayList<>();ret = new ArrayList<>();dfs(nums, 0);return ret;}private void dfs(int[] nums, int pos) {ret.add(new ArrayList<>(path));for(int i = pos; i < nums.length; i++) {path.add(nums[i]);dfs(nums, i+1);path.remove(path.size()-1);}}
}