Leetcode 回溯算法(二)

本文解析了四个经典的回溯算法题目:组合总和、组合总和II、分割回文串及子集生成。通过代码示例详细展示了如何利用回溯算法解决这些问题,并提供了清晰的思路与实现技巧。

39. 组合总和

力扣题目链接

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex) {
        if(sum > target)    return;
        if(sum == target){
            result.push_back(path);
            return;
        }

        for(int i = startIndex; i <candidates.size(); i++){
            sum += candidates[i];
            path.push_back(candidates[i]);
            backtracking(candidates, target, sum, i);
            sum -= candidates[i];
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
        result.clear();
        path.clear();
        backtracking(candidates, target, 0, 0);
        return result;
    }
};

40. 组合总和 II

力扣题目链接

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& candidates, int target, int sum, int startIndex, vector<bool>& used) {
        if(sum == target){
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for(int i = startIndex; i < candidates.size() && sum + candidates[i] <= target; i++){
            if(i > 0 && candidates[i] == candidates[i - 1] && used[i - 1] == false) continue;
            sum += candidates[i];
            path.push_back(candidates[i]);
            used[i] = true;
            backtracking(candidates, target, sum, i + 1, used); 
            used[i] = false;
            sum -= candidates[i];
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {
        vector<bool> used(candidates.size(), false);
        path.clear();
        result.clear();
        sort(candidates.begin(),candidates.end());
        backtracking(candidates, target, 0, 0, used);
        return result;
    }
};

131. 分割回文串

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class Solution {
public:
    vector<vector<string>> result;
    vector<string> path;
    void backtracking(const string& s, int startIndex) {
        if(startIndex >= s.size()){
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for(int i = startIndex; i < s.size(); i++){
            if(isPalindrome(s, startIndex, i)){
                string str = s.substr(startIndex, i - startIndex + 1);
                path.push_back(str);
            }
            else    continue;
            backtracking(s, i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }
    bool isPalindrome(const string& s, int start, int end) {
        for(int i = start, j = end; i < j ; i++, j--){
            if(s[i] != s[j])    return false;
        }
        return true;
    }
    vector<vector<string>> partition(string s) {
        result.clear();
        path.clear();
        backtracking(s, 0);
        return result;
    }
};

78. 子集

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class Solution {
public:
    vector<vector<int>> result;
    vector<int> path;
    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex){
        result.push_back(path);
        if(startIndex >= nums.size())   return;
        for(int i = startIndex; i < nums.size(); i++){
            path.push_back(nums[i]);
            backtracking(nums, i + 1);
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        result.clear();
        path.clear();
        backtracking(nums, 0);
        return result;
    }
};
### LeetCode回溯算法题目解析 #### 回溯算法简介 回溯是一种通过构建所有可能的解决方案并逐一验证其有效性来解决问题的方法。这种方法特别适用于那些需要探索多种可能性才能找到最优解的情况。 #### 经典题目分析 ##### N皇后问题 N皇后问题是经典的回溯应用实例之一[^3]。该问题的目标是在 n×n 的国际象棋棋盘上放置 n 个皇后,使得它们互相之间不能攻击对方。这不仅涉及简单的排列组合,还涉及到维空间中的冲突检测逻辑。 ```python def solveNQueens(n): result = [] def backtrack(row, cols, diag1, diag2, path): if row == n: result.append(path[:]) return for col in range(n): if col not in cols and (row - col) not in diag1 and (row + col) not in diag2: backtrack( row + 1, cols | {col}, diag1 | {(row - col)}, diag2 | {(row + col)}, path + ["." * col + "Q" + "." * (n - col - 1)] ) backtrack(0, set(), set(), set(), []) return result ``` 这段代码展示了如何利用回溯法求解 N 皇后问题。它使用了三个集合分别记录列、正斜线和反斜线上是否有皇后存在,从而避免重复计算相同位置上的冲突情况。 ##### 数字全排列 另一个常见的应用场景是对给定数组进行全排列生成。这里提供了一种基于路径选择的方式实现此功能[^4]: ```python from typing import List class Solution: def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: res = [] def dfs(path, options): if not options: res.append(path) return for i in range(len(options)): next_options = options[:i] + options[i+1:] dfs(path+[options[i]], next_options) dfs([], nums) return res ``` 上述代码实现了对输入列表 `nums` 中元素的所有排列方式枚举,并将每一种合法的结果存储到最终返回值 `res` 列表当中。 #### 实际案例分享 对于像 LeetCode 第 37 题这样的复杂场景来说,虽然难度较大,但如果能够掌握好基本原理,则可以顺利攻克这类难题[^2]。具体而言,在处理此类问题时应当注重理解题目背景以及核心需求是什么;其次要善于运用辅助数据结构帮助简化状态转移过程;最后则是不断尝试不同的分支直到获得满意答案为止。
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