leetcode-46 全排列 Python

最新推荐文章于 2025-03-03 12:23:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-03 12:23:53 发布 · 236 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #python #leetcode

本文深入探讨了三种不同的排列算法实现方式，包括回溯算法、深度优先搜索(DFS)以及使用状态位的方法。每种方法都有其独特的优缺点，适用于不同的场景。通过详细的代码解析，读者可以理解如何在Python中实现这些算法。

部署运行你感兴趣的模型镜像

方法一：回溯算法

class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        def backtrack(first = 0):
            if first == n:
                output.append(nums[:])
            for i in range(first, n):
                nums[first], nums[i] = nums[i], nums[first]
                backtrack(first + 1)
                nums[first], nums[i] = nums[i], nums[first]
        
        n = len(nums)
        output = []
        backtrack()
        return output

方法二：

class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        def dfs(nums, size, depth, path, state, res):
            if depth == size:
                res.append(path[:])
                return
            for i in range(size):
                if ((state >> i) & 1) == 0:
                    dfs(nums, size, depth + 1, path + [nums[i]], state ^ (1 << i), res)
        size = len(nums)
        if len(nums) == 0:
            return []
        state = 0
        res = []
        dfs(nums, size, 0, [], state, res)
        return res

方法三：

class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        def dfs(nums, size, depth, path, used, res):
            if depth == size:
                res.append(path[:])
                return
            for i in range(size):
                if not used[i]:
                    used[i] = True
                    path.append(nums[i])
                    dfs(nums, size, depth+1, path, used, res)
                    used[i] = False
                    path.pop()
        size = len(nums)
        if len(nums) == 0:
            return []
        used = [False for _ in range(size)]
        res = []
        dfs(nums, size, 0, [], used, res)
        return res

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.11

Conda

Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本