LeetCode 77.子集 ||

最新推荐文章于 2026-01-05 22:36:07 发布

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#leetcode #算法 #深度优先 #剪枝

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本文介绍了如何使用回溯算法解决LeetCode中的子集II问题，重点在于通过排序和剪枝技巧减少重复子集的生成，提高了时间效率。作者提供了Java代码实现，展示了如何在深度优先搜索中避免已访问元素的重复添加。

题目地址：LeetCode 77.子集II

1.问题思路

子集问题是回溯的经典题型。题目要求结果集不能存在重复的子集，如果采用先把所有结果给收集起来，然后进行去重，该方法的时间复杂度较高。所以当前在dfs查找前进行剪枝。
剪枝case:
① 对每层分支集合遍历前，需要进行判断之前的分支是否已经走过。这里为了更好去除重复的分支，需要对原数组进行排序。
②进行深度遍历时，需要记录已经使用过的数字。如果当前数字已经使用过，需要进行剪枝。

2.代码实现

    class Solution {
        LinkedList<List<Integer>> result = new LinkedList<>();
        LinkedList<Integer> item = new LinkedList<>();

        public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
            Arrays.sort(nums);
            result.add(item);
            // 记录DFS路径使用过的元素
            boolean[] used = new boolean[nums.length];
            dfs(nums, used, 0);
            return result;
        }


        public void dfs(int[] nums, boolean[] used, int startIndex) {
            if (startIndex >= nums.length) {
                return;
            }

            // 水平遍历
            for (int i = startIndex; i < nums.length; i++) {
                // 剪枝
                if (i>startIndex  && nums[i] == nums[i-1] ){
                    continue;
                }
                if (used[i]) {
                	continue;
                }
				
                used[i] = true;
                item.add(nums[i]);
                System.out.println("dfs前:" + item);
                result.add(new ArrayList<>( ));
                dfs(nums, used, i+1);
                item.removeLast();
                used[i] = false;
                System.out.println("dfs后:" + item);
            }
        }
    }