15.Permutations-全排列(中等题)

本文深入探讨了全排列问题,提供两种解决方案:递归法通过固定元素递归求解,字典法则通过查找并交换元素来生成下一个排列。适用于没有重复数字的列表。

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全排列

  1. 题目

    给定一个数字列表,返回其所有可能的排列。

    注意事项
    你可以假设没有重复数字。

  2. 样例

    给出一个列表[1,2,3],其全排列为:
    这里写图片描述

  3. 挑战

    使用递归和非递归分别解决。

  4. 题解

1.递归解法
首先固定第一项,然后求后面所有项的全排列,代码中第一个swap函数意思是所有元素轮流放置在begin位置上,再调用permutation函数求已固定项后面所有全排列,再次调用swap函数将已交换位置的元素还原。

class Solution {
    /**
     * @param nums: A list of integers.
     * @return: A list of permutations.
     */
    private ArrayList<List<Integer>> list = new ArrayList<List<Integer>>();

    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        permutation(nums,0,nums.length);

        return list;
    }

    private void permutation(int[] nums, int start, int end)
    {
        if (start == end)
        {
            ArrayList<Integer> arrList = new ArrayList<Integer>();
            for (int i=0;i<end;i++)
            {
                arrList.add(nums[i]);
            }
            list.add(arrList);
        }
        else
        {
            for (int j=start;j<end;j++)
            {
                swap(nums,j,start);
                permutation(nums,start+1,end);
                swap(nums,j,start);
            }
        }
    }

    private void swap(int[] nums, int i, int j)
    {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }
}

2.字典法

算法:
a.对于排列a[1…n],查找所第一对a[i]<a[i+1],如没有找到则说明当前排列已不存在更大的字典排序。
b.找到a[i]之后最后一个大于a[i]的值a[j],将a[i]与a[j]交换。
c.将区间a[i+1,n]逆序排列即可。
由于字典法只能排列出当前排列的后续所有字典排列,无法排列出之前的字典排列,所以除非当前排列是排序数组,否则结果不全,需预先进行排序。递归法无此问题。

class Solution {
    /**
     * @param nums: A list of integers.
     * @return: A list of permutations.
     */
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        ArrayList<List<Integer>> list = new ArrayList<List<Integer>>();
        if (nums.length == 0)
        {
            list.add(new ArrayList<Integer>());
            return list;
        }
        Arrays.sort(nums);
        addList(list,nums);
        while (nextPermutation(nums))
        {
            addList(list,nums);
        }

        return list;
    }

    private void addList(ArrayList<List<Integer>> list, int[] nums)
    {
        ArrayList<Integer> arrList = new ArrayList<Integer>();
        for (int i=0;i<nums.length;i++)
        {
            arrList.add(nums[i]);
        }
        list.add(arrList);
    }

    private boolean nextPermutation(int[] arr)
    {
        int i=arr.length-2;
        boolean bFind = false;
        for(;i >= 0;i--)
        {
            if(arr[i] < arr[i + 1])
            {
                bFind = true;
                break;
            }
        }
        if (!bFind)
        {
            return false;
        }
        int j = i;
        for (int k=i+1;k<arr.length;k++)
        {
            if (arr[k] > arr[i])
            {
                j = k;
            }
        }
        swap(arr, i, j);
        reverse(arr, i+1, arr.length-1);

        return true;
    }

    private void reverse(int[] arr,int start, int end)
    {
        while (start < end)
        {
            swap(arr, start++, end--);
        }
    }

    private void swap(int[] nums, int i, int j)
    {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }
}

Last Update 2016.9.28

<think>好的,我现在需要帮用户从力扣Hot100中随机选择一个简单或中等难度的回溯问。首先,我得确认用户的需求:他们想要一个随机选择的问,类型是回溯,难度为简单或中等,并且属于Hot100列表。 首先,我需要回忆一下Hot100中的目,特别是涉及到回溯算法的那些。回溯算法通常用于组合、排列、子集、分割等问。常见的目比如全排列、子集生成、组合总和、括号生成等都属于回溯的范畴。 接下来,我需要筛选出Hot100中符合难度条件的回溯。Hot100的目列表可能会有变化,但常见的回溯比如“组合总和”(Combination Sum)、“子集”(Subsets)、“括号生成”(Generate Parentheses)、“全排列”(Permutations)等,通常都是中等难度。简单难度的回溯可能较少,比如电话号码的字母组合(Letter Combinations of a Phone Number)有时也被归类为回溯问。 然后,我需要随机选择一个符合要求的目。假设现在随机选中的是“组合总和”(Combination Sum),这是一道中等难度的回溯,属于Hot100中的目。确认该确实符合用户的条件后,接下来要准备回答的结构,包括目名称、难度、链接、问描述、示例以及解决思路。同时需要按照用户的系统级指令,正确使用数学公式的格式,添加引用标识,并生成相关问。 在整理问描述时,要确保信息准确,比如目编号和链接是否正确。解决思路需要简明扼要,突出回溯的核心思想,如递归终止条件、选择列表、剪枝优化等。同时,代码示例需要正确无误,并符合Python语法,使用递归回溯的方法实现。 最后,生成的相关问需要围绕回溯算法的应用、优化、变种等展开,帮助用户进一步学习。例如,如何剪枝优化组合总和问,或者回溯在其他类型问中的应用。 过程中需要注意引用用户提供的资料,但当前问可能不直接涉及NLP数据增强或编码方法,因此引用可能需要调整。但根据用户提供的引用[1]和[2],可能需要关联到数据处理或模型评估,但此处可能不适用,因此可能不需要添加引用,或者需要确认是否有其他相关引用可以链接。不过当前问主要关于算法选择,可能引用不适用,所以可能不需要添加引用标识。 总结步骤: 1. 确定Hot100中的回溯问列表,筛选难度为简单和中等目。 2. 随机选择其中一个目,例如“39. 组合总和”。 3. 提供目详情、解决思路和代码示例。 4. 生成相关问,帮助用户深入理解回溯算法。 需要验证所选目是否确实属于Hot100,并且是否为回溯问。例如,组合总和要求从候选数组中选择数字,和为target,允许重复使用数字,这需要回溯来探索所有可能的组合,并通过剪枝优化避免重复计算。因此,该符合要求。</think>根据您的要求,从**LeetCode Hot 100**中随机选择一道**回溯算法**相关且难度为简单/中等目: --- ### 随机选择目:**39. 组合总和** (Combination Sum) - **难度**:中等 - **链接**:[LeetCode 39](https://leetcode.cn/problems/combination-sum/) - **问描述** 给定一个无重复元素的整数数组$candidates$和一个目标整数$target$,找出所有可以使数字和为$target$的唯一组合。数组中的数字可以无限制重复被选取。 - **示例** 输入:$candidates = [2,3,6,7], target = 7$ 输出:$[[2,2,3],[7]]$ - **解决思路** 1. **回溯框架**:通过递归遍历所有可能的组合,维护当前路径`path`和剩余目标值`remain`。 2. **剪枝优化**:排序数组后,若当前值已超过剩余目标值,提前终止分支。 3. **避免重复组合**:固定顺序遍历(例如从小到大),不回头选择已处理过的元素。 ```python def combinationSum(candidates, target): def backtrack(start, path, remain): if remain == 0: res.append(path.copy()) return for i in range(start, len(candidates)): if candidates[i] > remain: break # 剪枝 path.append(candidates[i]) backtrack(i, path, remain - candidates[i]) # 允许重复选择当前元素 path.pop() candidates.sort() # 排序以支持剪枝 res = [] backtrack(0, [], target) return res ``` ---
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