day29-全排列

墨子星云

已于 2023-03-16 19:30:36 修改

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文章标签： leetcode 算法职场和发展 java

于 2023-03-16 18:57:14 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Csdn_2019_05/article/details/129595428

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leetcode 46,47

不难，主要是回溯模板

无重复元素可以用

if(que.contains(nums[i]))

continue;

虽然每次从零开始，但可以过滤掉已选择元素

有重复元素

先排序先排序先排序

用used = new boolean[nums.length]; 记录和区分同层重复还是同枝重复复

leetcode491 递增子序列

可用用used数组，也可以用map记录同层再处理，这里不简单的

确定要放弃本次机会？

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墨子星云

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day27-29| 39组合总和40 数组总和II13分割回文串93.复原IP地址78子集90子集II491递增子序列46全排列47全排列II332重新安排行程37解数独

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方法：全排列是数学中的基础问题，也是回溯算法能解决的经典问题。全排列因为每个元素都会用到，所以不需要startIndex来控制递归的位置，但由于每个元素只能使用一次而不重复，所以需要使用used数组来表示当前元素是否被使用过了，使用过的话就跳过当前递归。3：单层处理逻辑：单层中只需要判断一下当前的nums[i]是否是被使用过的，如果是的话就直接退出当前递归，否则的话就递归。2：终止条件：全排列要求每个元素都用到了，因此当path中收集的元素长度达到了nums.size时就可以收集结果并返回了。

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day-45 全排列 II

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生成式（推导式）的用法 prices = { 'AAPL': 191.88, 'GOOG': 1186.96, 'IBM': 149.24, 'ORCL': 48.44, 'ACN': 166.89, 'FB': 208.09, 'SYMC': 21.29 } # 用股票价格大于100元的股票构造一个新的字典 prices2 = {key: ...

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该表中的每一行都表示带有 teacher_id 的教师在系 dept_id 中教授科目 subject_id。在 SQL 中，(subject_id, dept_id) 是该表的主键。查询每位老师在大学里教授的科目种类的数量。- 他在 3、4 系教科目 2。- 他在 3 系教科目 3。- 他在 1 系教科目 1。- 他在 1 系教科目 2。- 他在 1 系教科目 3。- 他在 1 系教科目 4。查询结果格式示例如下。

力扣HOT100之栈：155. 最小栈

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时间内找到栈中的最小元素呢？我们可以维护一个前缀表，前缀表中维护着当前位置及前面插入的元素中的最小元素，因此我们可以定义一个。（主要是为了后续第一个元素的插入能正常执行），然后后续插入元素时，第一个元素为要插入的元素。这道题有点难绷，我以为这道题需要用底层的其他容器来实现，甚至想用。，第一个元素为插入的元素值，第二个值则为最小前缀，用来维护。来实现，后面看了下灵神的题解发现我们只需要重点解决。，这样，我们就维护了栈中的最小元素，当我们调用。其余的函数我们都可以通过。，那么我们如何实现在。

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LeetCode - 199. 二叉树的右视图

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DFS访问顺序（先右后左）是：1 -> 3 -> 6 -> 2 -> 5 -> 4。右视图是指从树的右侧看，对于每一层，只能看到该层最右边的节点。最终result=[1,3,6]，正好是树的右视图。如果当前节为空，直接返回检查当前深度是否等于结果数组的长度如果是，说明这是当前深度第一个被访问的节点，将其值加入结果数组如果不是，说明该深度已经有节点被加入结果，不做操作先递归访问右子树（深度+1），再递归访问左子树（深度+1）

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蓝桥杯python暴力

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<think>嗯，用户想找蓝桥杯竞赛中用Python进行暴力解法的示例或方法。首先，我需要回忆蓝桥杯常见的题型，比如枚举、排列组合、搜索等，这些通常可以用暴力法解决。然后，应该考虑用户可能需要具体的代码示例，以及适用场景和优化技巧。首先，蓝桥杯的题目中，暴力解法通常用于数据量较小的情况，比如入门题或基础练习。例如，数字排列、日期问题、简单数学题等。这时候直接枚举所有可能的情况，虽然效率不高，但编码简单，适合竞赛中快速解题。接下来，我需要从引用中找到相关的信息。引用[1]提到蓝桥杯题库和数据结构与算法，可能包含暴力解法的例子。引用[4]中提到了记忆化递归和动态规划，但用户问的是暴力法，可能需要对比这些方法的适用场景。比如，当数据量小的时候，暴力法更直接，而数据量大时需要优化。然后，应该举几个典型的例子。比如四平方和定理问题，这是一个经典的需要枚举的情况。用户可能不知道如何有效地遍历所有可能的a、b、c、d，这时候给出嵌套循环的示例代码会很有帮助。另外，日期计数问题，比如计算某段时间内的天数或满足条件的日期，通常可以通过遍历每一天来暴力解决。另外，全排列问题也是一个常见的暴力法应用场景，虽然Python有itertools库，但手动实现全排列能更好地展示暴力法的思路。需要注意蓝桥杯中可能限制库的使用，所以手动实现的方法更可靠。还要提醒用户暴力法的局限性，比如数据规模大时超时，这时候需要剪枝或优化。引用[4]中的记忆化递归和动态规划可能是在暴力基础上的优化，但用户当前的问题可能更关注基础方法。最后，生成相关问题，帮助用户进一步学习，比如优化方法、适用场景分析等，这样用户可以根据自己的需求继续探索。同时，确保回答中的LaTeX格式正确，数学表达式用$包裹，代码块用正确格式，引用标识放在适当的位置。</think>以下是为您整理的蓝桥杯Python暴力解法相关知识点及示例： ### 一、暴力解法的核心思路暴力解法通过遍历所有可能的候选答案来寻找符合条件的解，适合数据量较小或题目特征允许的场景。其核心公式可表示为： $$ \text{解} = \sum_{i=1}^{n} \text{遍历条件判断}(候选解_i) $$ ### 二、典型暴力解法示例 #### 1. 数字排列问题（四平方和定理） ```python def four_squares(n): for a in range(int(n**0.5)+1): for b in range(a, int((n-a*a)**0.5)+1): for c in range(b, int((n-a*a-b*b)**0.5)+1): d_sq = n - a*a - b*b - c*c d = int(d_sq**0.5) if d*d == d_sq and d >= c: return [a, b, c, d] return [] ``` 该解法通过四重循环暴力枚举所有可能的$a^2+b^2+c^2+d^2=n$组合[^4] #### 2. 日期计数问题 ```python from datetime import date, timedelta def count_days(start, end): cnt = 0 current = start while current <= end: if current.month == current.day: # 判断月日相同的情况 cnt += 1 current += timedelta(days=1) return cnt ``` 该方法通过遍历日期范围内的每一天进行条件判断[^1] #### 3. 全排列问题 ```python def permutations(arr): if len(arr) == 1: return [arr] result = [] for i in range(len(arr)): rest = arr[:i] + arr[i+1:] for p in permutations(rest): result.append([arr[i]] + p) return result ``` 该递归实现暴力生成所有排列组合[^4] ### 三、暴力解法的优化技巧 1. **剪枝优化**：在循环中提前终止无效分支 2. **对称性优化**：利用数学规律减少重复计算 3. **预处理优化**：预先计算存储中间结果 4. **位运算优化**：利用二进制特性加速枚举 ### 四、适用场景分析 | 数据规模 | 建议方法 | |----------|----------| | n ≤ 1e6 | 直接暴力 | | 1e6 < n ≤ 1e8 | 需剪枝优化 | | n > 1e8 | 必须改用数学解法 |