全排列问题#洛谷

文章讲述了如何利用Python的itertools模块中的permutations函数解决给定整数范围内(1到n)的全排列问题,以及递归方法的局限性。作者最后选择了更简便的方法直接调用库函数输出符合题目要求的排列顺序。

题目描述

按照字典序输出自然数 111nnn 所有不重复的排列,即 nnn 的全排列,要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。

输入格式

一个整数 nnn

输出格式

1∼n1 \sim n1n 组成的所有不重复的数字序列,每行一个序列。

每个数字保留 555 个场宽。

样例 #1

样例输入 #1

3

样例输出 #1

1    2    3
    1    3    2
    2    1    3
    2    3    1
    3    1    2
    3    2    1

提示

1≤n≤91 \leq n \leq 91n9

def full_per(mapp,begin,end):
    global value_flag
    if begin>=end:
        if value_flag:
            for item in mapp:
                print("%4d" % item, end='')
            value_flag=False
        else:
            print()
            for item in mapp:
                print("%4d" % item, end='')
    else:
        key=begin
        for i in range(begin,end):
            flag=mapp[key]
            mapp[key]=mapp[i]
            mapp[i]=flag
            full_per(mapp,begin+1, end)
            flag = mapp[key]
            mapp[key] = mapp[i]
            mapp[i] = flag


if __name__=="__main__":
    value_flag=True
    n=int(input())
    mapp=[ktem for ktem in range(1,n+1)]
    full_per(mapp,0,len(mapp))

用递归回溯的方法,逐步交换位置来实现全排列。但是这样输出的全排列与题目的顺序不符合。虽然也是实现了全排列的全部组合,但是题目系统的判断应该不会去判断所有的组合。因此只能用特定的顺序来输出
请添加图片描述
其中后面的从三开始就不符合题目的输出顺序了。还是自己的函数写的不好,但是递归的思想真的很难吃透。以后在进行好好学习。
这里我门可以直接运用python中的全排列函数进行排序。也就是之前用的组合数的库函数中的一个函数itertools.permutations直接进行排列

import itertools
num=int(input())
mapp=[item for item in range(1,num+1)]
for item in itertools.permutations(mapp,num):
    for j in range(num):
        print("%5d"%item[j],end='')
    print()

这样确实方便很多,而且输出的顺序完全是按照题目的顺序输出

### 解决方案 洛谷平台上的全排列问题是经典的回溯算法应用之一。以下是基于 Python 的解决方案,通过递归和回溯方法来生成给定数组的所有可能排列。 #### 方法概述 为了生成全排列,可以采用递归的方式逐步构建解空间树,并利用布尔列表记录当前元素是否已被访问过。这种方法能够有效避免重复计算并确保每种排列仅被枚举一次[^1]。 #### 实现代码 以下是一个完整的 Python 函数实现: ```python def permute(nums): result = [] def backtrack(path, visited): if len(path) == len(nums): result.append(path[:]) # 添加一种新的排列方式 return for i in range(len(nums)): if not visited[i]: # 如果该数未被使用,则尝试加入路径 path.append(nums[i]) visited[i] = True backtrack(path, visited) visited[i] = False # 回溯状态重置 path.pop() backtrack([], [False] * len(nums)) return result # 测试用例 nums = [1, 2, 3] print(permute(nums)) ``` 上述代码定义了一个 `permute` 函数用于返回输入数组的所有排列组合。核心逻辑由内部函数 `backtrack` 完成,它负责递归地探索所有可能性并将符合条件的结果存储到最终的 `result` 列表中[^2]。 #### 复杂度分析 时间复杂度主要取决于需要遍历的状态总数,对于长度为 n 的数组来说共有 \(n!\) 种不同的排列情况,因此整体的时间复杂度大约为 O(n!)。而由于每次复制路径都需要额外开销,实际运行效率会稍高一些[^3]。 ---
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