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我们一起学习排列问题!你会吗?
亿华云2025-10-04 01:02:15【人工智能】8人已围观
简介给定一个 没有重复 数字的序列,返回其所有可能的全排列。示例:输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2],
给定一个 没有重复 数字的学习序列,返回其所有可能的排列全排列。
示例:
输入: [1,问题2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]思路
此时我们已经学习了组合问题、 分割回文串和子集问题,学习接下来看一看排列问题。排列
相信这个排列问题就算是问题让你用for循环暴力把结果搜索出来,这个暴力也不是学习很好写。
所以正如我们在关于回溯算法,排列你该了解这些!所讲的问题为什么回溯法是暴力搜索,效率这么低,学习还要用它?排列
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:
全排列
回溯三部曲
递归函数参数首先排列是问题有序的,也就是学习说[1,2] 和[2,1] 是两个集合,这和之前分析的排列子集以及组合所不同的源码下载地方。
可以看出元素1在[1,问题2]中已经使用过了,但是在[2,1]中还要在使用一次1,所以处理排列问题就不用使用startIndex了。
但排列问题需要一个used数组,标记已经选择的元素,如图橘黄色部分所示:
全排列
代码如下:
vector<vector<int>> result; vector<int> path; void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used) 递归终止条件全排列
可以看出叶子节点,就是收割结果的地方。
那么什么时候,算是到达叶子节点呢?
当收集元素的数组path的大小达到和nums数组一样大的时候,说明找到了一个全排列,也表示到达了叶子节点。
代码如下:
// 此时说明找到了一组 if (path.size() == nums.size()) { result.push_back(path); return; } 单层搜索的逻辑这里和组合问题、切割问题和子集问题最大的不同就是站群服务器for循环里不用startIndex了。
因为排列问题,每次都要从头开始搜索,例如元素1在[1,2]中已经使用过了,但是在[2,1]中还要再使用一次1。
而used数组,其实就是记录此时path里都有哪些元素使用了,一个排列里一个元素只能使用一次。
代码如下:
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { if (used[i] == true) continue; // path里已经收录的元素,直接跳过 used[i] = true; path.push_back(nums[i]); backtracking(nums, used); path.pop_back(); used[i] = false; }整体C++代码如下:
class Solution { public: vector<vector<int>> result; vector<int> path; void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used) { // 此时说明找到了一组 if (path.size() == nums.size()) { result.push_back(path); return; } for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { if (used[i] == true) continue; // path里已经收录的元素,直接跳过 used[i] = true; path.push_back(nums[i]); backtracking(nums, used); path.pop_back(); used[i] = false; } } vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) { result.clear(); path.clear(); vector<bool> used(nums.size(), false); backtracking(nums, used); return result; } };总结
大家此时可以感受出排列问题的不同:
每层都是从0开始搜索而不是startIndex 需要used数组记录path里都放了哪些元素了排列问题是回溯算法解决的经典题目,大家可以好好体会体会。
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