46 全排列【python3】

最新推荐文章于 2025-12-15 23:25:39 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-15 23:25:39 发布 · 95 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#leetcode #python

该文章讨论如何使用递归方法解决给定无重复数字数组的全排列问题。代码中定义了一个Solution类，包含一个permute方法，通过辅助函数f进行深度遍历，当子列表长度等于原数组长度时添加到结果列表。方法通过检查元素是否已存在于子列表中避免重复排列。

题目

给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。

代码&思路

递归

全排列第一想法就是考虑递归了，而且无重复数字，if语句很简单

class Solution:
    def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
        res=[] # 记录其可能的全排列

        def f(L):
            if len(L)==len(nums):
                res.append(L)
                return 'finish'
            for x in nums:
                if x not in L:
                    tmp=L[:]
                    tmp.append(x)
                    f(tmp)
        f([])
        return res
LeetCode:46.全排列
qq_72758246的博客
02-07 910
这里使用了递归和回溯的思想。这就是整个递归和回溯的过程。这段Python代码定义了一个名为。这个方法用于生成一个整数列表。，我们想生成它的所有排列。的类，该类中有一个方法。
python【力扣LeetCode算法题库】46- 全排列
NJU phd 在读。
04-18 786
全排列 给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。 示例: 输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ] class Solution: def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: re...
LeetCode Python - 46.全排列
xuxu96
03-11 1042
我们设计一个函数 dfs(i) 表示已经填完了前 i 个位置，现在需要填第 i+1 个位置。枚举所有可能的数，如果这个数没有被填过，就填入这个数，然后继续填下一个位置，直到填完所有的位置。时间复杂度 O(n×n!)，其中 n 是数组的长度。个排列，每个排列需要 O(n) 的时间来构造。
leetcode46.全排列 Python
qq_36849855的博客
08-30 882
题目： 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。 示例： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 思路： 回溯法 用递归实现回溯，创建一个数值集合来存放遍历过的数，调用递归函数进行递归，传入数组，空路径，结果列表，遍历过的数的集合，当路径长度等于数组长度时，将路径添加进结果列表里。 注意，注意，往结果列表里放的是路径的复制品，不是路径本身，因为在
46.全排列 python
sysu63的博客
12-20 600
要求返回其所有可能的全排列。这是一个经典的回溯算法问题。回溯算法是一种通过构建所有可能的解决方案并逐个检查是否满足条件来解决问题的方法。这个实现方法利用了回溯的思想，通过交换元素的位置来构建所有可能的排列，并且确保了不会产生重复的排列（因为题目保证了。输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列。输入：nums = [1,2,3]输出：[[0,1],[1,0]]
力扣：46. 全排列（Python3）
欢迎光临
07-31 497
力扣：46. 全排列（Python3）
[LeetCode]46.全排列（python）
xyhaaab的博客
08-25 465
定义了一个fill函数，填写从下标n开始的部分，如果n==length，则该该排列符合要求，保存到result中。否则依次交换当前位置的元素与后续元素，递归地生成排列。交换操作后的恢复避免了修改数组造成的错误。
Python | Leetcode Python题解之第46题全排列
Mopes__的博客
04-23 609
Python | Leetcode Python题解之第46题全排列
力扣：（46）全排列（Python）
2503_91125378的博客
04-01 388
给定一个不含重复数字的数组nums，返回其所有可能的全排列。你可以返回答案。
LeetCode 46 全排列 Python
TIMELIMITE的专栏
05-10 484
# 暴力dfs,只是为了熟悉python语法... class Solution: __n = 0 flag = [] res = [] def permute(self, nums: list) -> list: self.__n = len(nums) self.res = [] self.flag ...
46. 全排列 Python
小明
12-16 780
46. 全排列 Python
python3实现字符串的全排列的方法(无重复字符)
01-20
求任意一个字符串的全排列组合，例如a=’123′,输出 123，132，213，231，312，321。（暂时假定字符串没有重复） 解决方案 目前有两种解决的方法 方法一： def str_sort(s=&#39;&#39;): if len(s) <= 1: return [s]...
字符串的全排列python实现
rosefun96的博客
05-09 1989
1. 题目 给定一个字符串，找出有该字符串所有字符排列组成的所有字符串。 2. 方法 迭代，遍历字符串，取遍历的字符当作首字符，对剩下的字符组成的字符串再次进行全排列操作。 注意：有可能出现相同字符的情况，用visited来记录首位置出现过的字符。 ### def quan_pailie(s,res=[]): if not s: return [] elif len(s) == 1: return [s[0]] res = [] visite
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 217
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
力扣513 找树左下角的值 java实现
m0_58648798的博客
12-10 288
摘要 本文介绍了一个二叉树问题：找出二叉树最底层最左边节点的值。通过深度优先搜索（DFS）遍历二叉树，记录当前最大深度和对应的节点值。算法实现使用递归方式，优先遍历左子树，当遇到叶子节点时更新最大深度和结果值。代码示例展示了Java实现，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)，其中h为树的高度。该解法适用于任意非空二叉树，能够正确处理各种树形结构的情况。
LeetCode 11.盛最多水的容器
2301_81161051的博客
12-15 474
LeetCode 11.盛最多水的容器
LeetCode热题100（搜索插入位置）
最新发布
m0_46433333的博客
12-15 90
1.二分法的思路，注意最后返回的是left，分析原因，此时left > right才会跳出循环，第一种情况left = temp+1之后导致的跳出循环,target大于left和right所在的位置的值，往后移一位便是插入的位置。第二种情况，right = temp - 1导致的，target小于left和right所在的位置，返回之前的right所在的位置，也就是left。给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。请必须使用时间复杂度为。
leetcode 2147
2301_77892984的博客
12-14 129
一般地，对于第 3,5,7,…个座位，可以在其到其左侧最近座位之间的任意空隙放置一个屏风，空隙个数为两个座位的下标之差。总的方案数为每个屏风的放法之积。在示例 1 中，我们可以在第 2 个座位和第 3 个座位之间的任意空隙放置一个屏风，空隙个数为两个座位的下标之差 4−1=3。2.一共有奇数个座位。这会导致某一段只有一个座位，不满足要求。不满足题目「每一段内都恰好有两个座位」的要求。2147: 分割长廊的方案数。
day32（12.12）——leetcode面试经典150
2401_82757880的博客
12-12 315
这道题的重点是在获取更新最小值的时候，一定要加上<=，因为栈中可能为空；同时比较大小的时候要用equals来比较数值。
全排列Python
04-03
### Python 实现全排列的算法示例 以下是几种常见的实现方式及其代码示例： #### 方法一：递归法 递归是一种简单而优雅的方式，用于生成给定列表的所有全排列。 ```python def perm(l): if len(l) <= 1: return [l] r = [] for i in range(len(l)): s = l[:i] + l[i+1:] p = perm(s) for x in p: r.append([l[i]] + x) return r ``` 上述代码通过递归调用 `perm` 函数来逐步减少输入列表长度并构建最终的结果集合[^1]。 --- #### 方法二：回溯法 回溯法利用深度优先搜索的思想，在每次决策时尝试所有可能的选择，并在不满足条件时撤销当前选择以继续探索其他路径。 ```python class Solution: def permute(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]: def backtrack(start=0): if start == len(nums): result.append(nums[:]) return for i in range(start, len(nums)): nums[start], nums[i] = nums[i], nums[start] backtrack(start + 1) nums[start], nums[i] = nums[i], nums[start] result = [] backtrack() return result ``` 此方法的核心在于交换元素位置并通过递归来完成整个过程。它避免了显式的拷贝操作，从而提高了效率[^2]。 --- #### 方法三：字典序算法 字典序算法可以按特定顺序依次生成下一个排列组合，适合于需要连续输出多个排列的情况。 虽然该方法较难理解，但它具有较高的性能优势，尤其是在处理大规模数据集时表现出色。 ```python from typing import List def next_permutation(nums: List[int]): n = len(nums) k = -1 for i in range(n-2, -1, -1): if nums[i] < nums[i+1]: k = i break if k == -1: nums.reverse() return False l = -1 for j in range(n-1, k, -1): if nums[j] > nums[k]: l = j break nums[k], nums[l] = nums[l], nums[k] nums[k+1:] = reversed(nums[k+1:]) return True def generate_all_permutations(nums: List[int]): results = [nums[:]] while next_permutation(nums): results.append(nums[:]) return results ``` 这段代码实现了基于字典序的全排列生成器[^4]。 --- #### 方法四：内置库函数 Python 的标准库提供了非常方便的功能可以直接用来解决此类问题。 ```python import itertools L = [1, 2, 3] permutations = list(itertools.permutations(L)) print(permutations) ``` 这里借助了 `itertools.permutations()` 来快速获得目标序列的所有排列形式[^3]。 --- ### 总结 以上介绍了四种不同的实现方案——递归法、回溯法、字典序算法以及使用内置库函数的方法。每一种都有其适用场景和特点，开发者可以根据实际需求选取最适合的一种。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值