代码随想录三刷day27

本文详细介绍了四个LeetCode中的编程题目:90.子集II,491.非递减子序列,46.全排列,以及47.全排列II。着重讨论了使用递归和去重方法解决这些问题,包括排序、树层去重和哈希集的应用。

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


前言


对于排列问题,树层上去重和树枝上去重,都是可以的,但是树层上去重效率更高!

一、力扣90. 子集 II

class Solution {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    List<Integer> path = new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        fun(nums,0);
        return res;
    }
    public void fun(int[] nums, int index){
        res.add(new ArrayList<>(path));
        for(int i = index; i < nums.length; i ++){
            if(i != index && nums[i] == nums[i-1]){
                continue;
            }
            path.add(nums[i]);
            fun(nums,i+1);
            path.remove(path.size()-1);
        }
    }
}

二、力扣491. 非递减子序列

在这里插入代码片class Solution {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    List<Integer> path = new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> findSubsequences(int[] nums) {
        fun(nums,0);
        return res;
    }
    public void fun(int[] nums, int index){
        if(path.size() >= 2){
            res.add(new ArrayList<>(path));
        }
        HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
        for(int i = index; i < nums.length; i ++){
            if(set.contains(nums[i])){
                continue;
            }
            if(path.size() >= 1 && nums[i] < path.get(path.size()-1)){
                continue;
            }
            set.add(nums[i]);
            path.add(nums[i]);
            fun(nums,i+1);
            path.remove(path.size()-1);
        }
    }
}

三、力扣46. 全排列

class Solution {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    List<Integer> path = new ArrayList<>();
    boolean[] flag;
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        flag = new boolean[nums.length];
        fun(nums);
        return res;
    }
    public void fun(int[] nums){
        if(path.size() == nums.length){
            res.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        for(int i = 0; i < nums.length; i ++){
            if(flag[i]){
                continue;
            }
            path.add(nums[i]);
            flag[i] = true;
            fun(nums);
            flag[i] = false;
            path.remove(path.size()-1);
        }
    }
}

四、力扣47. 全排列 II

class Solution {
    List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    List<Integer> path = new ArrayList<>();
    boolean[] flag;
    public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
        flag = new boolean[nums.length];
        Arrays.sort(nums);
        fun(nums);
        return res;
    }
    public void fun(int[] nums){
        if(path.size() == nums.length){
            res.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
        for(int i = 0; i < nums.length; i ++){
            if(i > 0 && nums[i] == nums[i-1] && !flag[i-1]){
                continue;
            }
            if(!flag[i]){
                path.add(nums[i]);
                flag[i] = true;
                fun(nums);
                flag[i] = false;
                path.remove(path.size()-1);
            }
        }
    }
}
### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### 一、Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂一些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
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