Leetcode 77 Combinations 给定两个整数 n 和 k,返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合

本文介绍了一个具体的算法案例,用于生成指定范围内所有可能的k个数的组合。通过递归方式实现,有效地解决了组合生成的问题,并提供了完整的Java代码实现。

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题目:

给定两个整数 n 和 k,返回 1 ... 中所有可能的 k 个数的组合。

示例:

输入: n = 4, k = 2
输出:
[
  [2,4],
  [3,4],
  [2,3],
  [1,2],
  [1,3],
  [1,4],
]

解决办法:

package test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class LC77Try1
{
	public List<List<Integer>> combine(int n, int k)
	{
		List<List<Integer>> ret = new ArrayList<List<Integer>>();
		if (k > n)
		{
			return ret;
		}
		List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
		getpass(n, k, list, ret, 1);

		return ret;

	}

	public void getpass(int n, int k, List<Integer> list,
			List<List<Integer>> ret, int start)
	{
		if (list.size() == k)
		{
			ret.add(new ArrayList<Integer>(list));
			return;
		}
		int len = list.size();
		for (int i = start; i <= n; i++)
		{   
			//加上下面着一个判断语句,速度就提高了很多,嘿嘿
			if (n - i < (k - len-1))
			{
                return;
			}
			list.add(i);
			getpass(n, k, list, ret, i + 1);
			list.remove(list.size() - 1);
		}
	}

	public static void main(String[] args)
	{
		LC77Try1 t = new LC77Try1();
		List<List<Integer>> ret = t.combine(4, 3);
		for (int i = 0; i < ret.size(); i++)
		{
			List<Integer> list = ret.get(i);
			for (int j = 0; j < list.size(); j++)
			{
				System.out.print(list.get(j) + " , ");
			}
			System.out.println(" ");
		}
	}

}

哈哈

<think>好的,我需要帮助用户解决如何编程计算整数n的所有不同因数分解组合,并进行格式化输出。首先,我得理解用户的问题。用户想得到一个程序,输入一个整数n,输出所有可能的因数分解组合,且这些组合是不同的,比如对于4,应该是2×2而不是4本身,或者可能有其他要求? 首先,要明确因数分解的定义。通常因数分解是将一个数分解为多个大于1整数的乘积,且不考虑顺序。例如,4的因数分解有2×2,而4本身不算,因为单独一个数不算分解。所以用户可能希望得到所有长度至少为2的组合。 那如何生成所有可能的分解方式呢?这类似于找出n的所有可能的乘积组合。这可能需要递归的方法,或者回溯算法。例如,对于n,我们找到它的所有因数,然后对每个因数进行进一步的分解,同时确保分解出的因数不小于当前因数,以避免重复(比如2×33×2视为同一个组合)。 例如,对于n=12,分解组合可能有: 2×6 → 然后分解6为2×3 → 最终得到2×2×3 3×4 → 分解4为2×2 → 得到3×2×2(但需要排序以确保唯一性) 或者2×2×3,3×2×2会被视为相同,所以需要保证分解的因数非递减排列,以避免重复。 所以,步骤可能如下: 1. 找到n的所有可能的因数(大于1),除了n本身。 2. 对于每个因数i,作为分解的第一个数,然后递归分解n/i,但分解出的数不能小于i,以保持非递减顺序。 3. 收集所有这样的组合,并将它们排序,确保没有重复。 例如,当分解n=12时,从i=2开始: - 选择2,剩下的数是6,分解6时起始因数也是2。 - 分解6得到2×3 → 组合是2×2×3。 - 或者分解6时选3,剩下的2,但因为2 <3,所以不满足非递减,所以无效? 这里可能需要更仔细的分析。 或者,每次分解时,下一个因数必须大于等于当前因数。比如分解6时,起始因数从2开始: - 选2,剩下3,所以组合是2×3 → 因此,原组合是2×(2×3) = 2×2×3。 - 选3,剩下的2,但此时无法分解,所以无效? 或者,可能需要正确的递归方法,确保每一步的因数不小于前一步的因数,从而避免重复组合。 接下来,如何用代码实现这一点?可能的思路是编写一个递归函数,参数包括当前的分解列表起始因数。例如: def find_factorizations(n, start=2, current_factors=[], result=[]): for i in range(start, int(n**0.5) +1): if n % i == 0: # 可以选择将i作为因数,然后继续分解n/i,起始因数为i current_factors.append(i) find_factorizations(n//i, i, current_factors, result) current_factors.pop() # 同时,还要考虑n/i是否可以作为另一个因数(当它大于等于i时) if n//i >= i: result.append(current_factors + [i, n//i]) # 还需要处理n本身的情况吗?比如当n无法分解时? # 但根据问题,分解式至少需要两个数,所以当无法分解时,不加入结果。 return result 这可能不完整,比如当i超过sqrt(n)时,可能需要处理n本身的情况,比如当i是n的一个因数且n/i >=i的情况。例如,当n=6,i=2,那么n//i=3,此时3 >=2,所以加入组合2×3。而如果n=4,i=2,n//i=2 >=2,所以加入2×2。 这可能还需要更多的测试,比如当n=12时,如何递归分解: 初始调用find_factorizations(12, 2, [], []) 循环i从2开始: i=2,12%2==0,n/i=6。将2加入current,递归分解6,start=2。 在递归调用中,分解6: i=2,6%2==0,n/i=3。将2加入current(此时current是[2,2]),递归分解3,start=2。此时,分解3时,i从2开始,但3%2 !=0,循环到i=3时,此时i=3,3<=sqrt(3)≈1.732?循环不会执行。此时,检查n//i=3 >=i吗?i从2到sqrt(3),所以循环不会执行。此时,是否处理剩下的3?比如,当i超过sqrt(n),此时n本身可能是一个因数,如果大于等于当前start的话。例如,在分解3时,如果start <=3,那么可以加入3吗? 可能需要调整递归函数的逻辑。例如,在分解n时,除了循环i到sqrt(n),还要处理n本身作为一个因数的情况,当i大于sqrt(n)时,此时如果n >= current start,并且n >= i,那么可以将n作为一个因数加入。 或者,在循环i的时候,范围应该是从start到n的因数。但是这样效率会低,因为i可能到n。 或者,另一种思路:在分解n时,首先找到所有可能的因数i >= start,然后对于每个i,分解n为in/i,同时递归处理n/i,并且下一个因数的起始是i。当n/i可以被分解时,继续分解,否则,如果n/i >=i,则将其作为分解式的一个元素。 例如,当处理n=12,i=2,n/i=6: 递归处理6,start=2。在6的处理中,i=2,分解为23。此时,3 >=2,所以将2×2×3加入结果。同时,在分解6时,i=3,当i=3时,n=6,i=3是否<=sqrt(6)≈2.449?此时i=3不在循环范围内。循环i的范围是start到sqrt(n)。所以,i=3不在循环内。因此,处理完i=2之后,需要考虑n本身是否可以被分解为in/i,其中i >=start。 或者,可能需要调整循环的范围到sqrt(n),然后处理剩下的情况。例如: 在分解n时,循环i从start到sqrt(n),如果i是因数,则递归分解。然后,检查n是否可以被分解为某个数,例如,在循环结束后,检查n是否 >= start,并且n >=i(可能已经处理过?) 这可能需要更仔细的逻辑。 例如,在递归函数中,遍历i从start到sqrt(n): for i in range(start, int(n**0.5) +1): 如果i是因数,则递归分解n//i,并保持i作为start。然后,在处理完所有i之后,还要考虑n本身是否可以作为一个因数,前提是n >= start,并且n !=1,并且n >=i。例如,当i超过sqrt(n)后,此时可能存在一个因数对,即in/i,但n/i可能小于i,因此不需要处理。但是,当i超过sqrt(n)后,剩下的可能因数是n本身,只有当n >= start时,才能被加入。例如,当分解n=6时,i遍历到2,递归处理后,是否还需要处理n=6本身?例如,当start <=6,并且n>=start,并且分解后的组合是[i, n//i]?或者,当i超过sqrt(n),但n >=start,则可以作为一个分解式? 或者,在递归函数中,当处理完所有i后,检查n是否 >= start,如果是的话,将[n]作为分解式?这可能不太对,因为分解式至少需要两个数。或者,可能应该将当前的分解路径加上n作为一个分解式? 这可能比较复杂。或者,考虑另一种方式,每次分解n为两个数的乘积,其中一个数>=start,另一个数>=该数,并递归分解每个数。例如: 当分解n时,遍历i从start到sqrt(n),如果i是因数: - 将in//i加入当前分解列表,作为一个可能的分解式(如果n//i >=i)。 - 然后递归分解n//i,起始因数为i,将得到的分解式与i组合。 例如,当分解12: i=2,n//i=6 → 分解式可以是2×6,或者进一步分解6为2×3,得到2×2×3。或者分解6为3×2,但此时2<3,不符合顺序,所以被排除。所以,在递归分解的时候,必须保持分解式中的因数非递减,所以每次分解的起始因数必须不小于当前的i。 这可能更有效。例如,递归函数可能如下: def find_factorizations(n, start=2, current=[]): result = [] for i in range(start, int(n**0.5) +1): if n % i == 0: # 将in//i加入当前路径 if n//i >= i: new_current = current + [i] result.append(new_current + [n//i]) # 分解为in//i # 递归分解n//i,起始因数为i sub_result = find_factorizations(n//i, i, new_current) result.extend(sub_result) return result 这样可能可以得到正确的分解式。例如,测试n=12: 第一次循环i=2: i=2,n//i=6 ≥2 → current是[2],加入[2,6],然后递归分解6,start=2,current=[2]。 在递归分解6: i从2到sqrt(6)=2.449,所以i=2: 6%2==0 → n//i=3 ≥2 → current是[2,2], 加入[2,2,3]。然后递归分解3,start=2,current=[2,2]. 分解3时,i从2到sqrt(3)=1.732,循环不执行,所以返回空。所以在分解6时,返回[[2,2,3]]原来的[2,6]。 所以总的结果是对于n=12,得到分解式[2,6][2,2,3]。但是,可能[3,4]是否会被漏掉? 因为当i=3时,在分解12的循环中,i的范围是start=2到sqrt(12)=3.464,所以i=3也会被遍历到。因为当i=3时,n//i=4 >=3,所以current=[3], 加入[3,4]。然后递归分解4,start=3: 分解4时,i从3到sqrt(4)=2,循环不执行,所以没有子结果。所以分解式[3,4]会被加入结果。 然后递归分解4时,没有子结果,所以总的结果是: [2,6]、[2,2,3]、[3,4]。 但分解式3×4是否可以进一步分解?例如,4=2×2,但此时分解时起始因数是3,而2<3,所以无法分解。因此,分解式3×4只能保持原样。但正确的分解式应该是3×2×2,但由于顺序问题被排除。因此,上述方法可能无法得到更长的分解式,例如3×2×2会被视为无效,因为分解时start=3,而2<3,所以无法分解4为2×2。 这表明,上述方法可能只能得到分解式中的两个因数的情况,而无法得到更长的分解式。比如,对于n=12,正确的分解组合应该有: 2×2×3 2×6 3×4 其中,2×6可以进一步分解为2×(2×3),所以分解式是2×2×3。但根据上述代码,分解式2×6会被单独保留,而同时递归分解得到2×2×3。所以结果可能包含两种情况,这会导致重复。例如,当分解式为2×6时,是否应该被保留? 根据用户的描述,不同分解式的数量应该是不同的因数组合。例如,2×62×2×3是否被视为不同的分解式?或者是否应该将分解式完全分解到质因数的情况? 这可能需要明确问题要求。用户的问题描述是“所有不同因数分解组合”,这可能指的是将n分解为多个大于1整数的乘积,且不考虑顺序的不同组合。例如,对于n=12,分解式有: 2×2×3 2×6 3×4 这三种情况。而上述代码是否能正确生成这三种情况? 根据之前的分析,当分解n=12时,i=2时,生成分解式2×6,然后递归分解6得到2×2×3。所以结果中将包含这两个分解式。同时,i=3时,生成分解式3×4,而递归分解4时无法进一步分解,因为起始因数是3,而4的因数2小于3。因此,分解式3×4会被保留。所以总的结果是三个分解式:2×6,2×2×3,3×4。但是,其中2×62×2×3是否应该被视为不同的分解式?或者是否应该合并? 根据用户的意图,可能希望每个分解式是分解到不能再分解的情况,即分解到质因数相乘的形式。但用户的问题描述中提到的是“不同分解式”,可能认为不同的组合方式都是有效的,只要它们的元素乘积等于n,且顺序不同视为同一个组合(例如,2×66×2视为同一个,所以按照非递减顺序排列)。 因此,可能需要将每个分解式按非递减顺序排列,从而避免重复。例如,2×6中的6可以分解为2×3,所以分解式为2×2×3。而原始分解式2×6是否应该被视为有效? 这取决于用户的需求。例如,在数学中,因数分解到质因数的情况是唯一的,但组合分解可能允许中间形式。例如,不同的分解式指的是不同的组合方式,不管是否分解到质因数。例如,12的分解式有: 12 → 不考虑,因为单独一个数不算分解式。 2×6 3×4 2×2×3 这三种情况,所以用户希望得到这三种分解式。 因此,上述代码是否能正确生成这三个分解式? 在之前的代码逻辑中: 当处理i=2,n=12,生成分解式[2,6],并递归分解6得到[2,2,3]。因此,这两个分解式会被加入结果。然后处理i=3时,生成[3,4]。所以总共有三个分解式,对吗?是的。所以代码可能正确生成这三个分解式。 那么,如何修改代码以收集这些分解式? 可能的代码如下: def factor_combinations(n): def dfs(n, start, path, result): for i in range(start, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: next_num = n // i # 添加当前inext_num的组合 if next_num >= i: new_path = path + [i, next_num] result.append(new_path.copy()) # 回溯,继续分解next_num,起始因数为i # 需要将path + [i]作为当前路径,然后分解next_num dfs(next_num, i, path + [i], result) # 处理n作为因数的情况? # 例如,当n >= start时,且n不是1,则可以作为分解的一部分? # 比如,当分解后的余数是质数的情况? # 比如,当n=6,分解为2×3,那么3是否被处理? # 需要再检查是否存在因数大于sqrt(n) if n >= start: # 例如,当i循环结束后,剩下的n本身是否可以作为因数? # 例如,n=6,start=2,此时i遍历到2,余数3 >=2,并且没有更小的因数 # 所以需要将path + [n] 加入结果? # 但这样会导致单独一个数,所以需要确保分解式至少两个数? # 这里可能需要进一步处理 result = [] dfs(n, 2, [], result) # 过滤掉重复的组合,例如,当分解式中的元素可能被以不同顺序加入的情况 # 例如,是否需要排序每个组合,然后去重? # 或者确保生成的时候已经是非递减顺序的 # 由于每次分解的start参数是递增的,所以生成的组合应该是非递减的 unique_result = [] seen = set() for combo in result: combo_sorted = tuple(sorted(combo)) if combo_sorted not in seen: seen.add(combo_sorted) unique_result.append(combo) return unique_result 这可能存在逻辑错误,比如,当分解式中的元素没有被正确排序,或者如何处理余数n的情况。例如,当n=6,i=2,next_num=3。此时,在dfs中,path是空,所以添加[2,3],然后递归分解3,start=2。在分解3时,i从2开始,但3%2!=0,循环结束。此时,n=3 >=start=2,所以是否需要添加[2,3]?或者是否已经被正确处理? 可能需要重新设计递归函数,确保所有可能的分解式都被捕获。例如,在每次分解时,当i是因数时,将in//i作为分解式的一个可能,然后递归分解n//i,并将i作为起始因数。 另一个可能的递归思路是,每次分解n为两个因数ij(i <=j),然后递归分解j为更小的因数,同时保持i <=这些因数。例如: def find_factors(n, min_factor=2, current=[]): factors = [] for i in range(min_factor, int(n**0.5)+1): if n % i == 0: j = n // i if j >= i: factors.append(current + [i, j]) # 递归分解j,保持min_factor=i factors.extend(find_factors(j, i, current + [i])) # 处理n本身作为j的情况,例如当n >= min_factor if n >= min_factor and current: # 避免单独一个数的情况 factors.append(current + [n]) return factors 这可能不够准确,但可以尝试调整。 或者,参考LeetCode中的因数分解问题,例如题目254:Factor Combinations,其中要求返回所有可能的因数组合,且每个因数大于1,并且组合中的因数按非降序排列。 例如,该题的正确解法是使用回溯算法,每次从当前的最小因数开始,分解n为in/i,确保i <=n/i,然后递归分解n/i,起始因数为i。 例如,正确的解法可能如下: def get_factors(n): def backtrack(n, start, path, result): for i in range(start, int(n**0.5)+1): if n % i == 0: factor = n // i if factor >= i: result.append(path + [i, factor]) backtrack(factor, i, path + [i], result) return result result = [] backtrack(n, 2, [], result) return result 测试n=12: 调用backtrack(12,2,[],[]) 循环i=2,n%2=0,factor=6 >=2 → 添加[2,6],然后递归调用backtrack(6,2,[2], ...) 在递归中,循环i从2到sqrt(6)=2: i=2,6%2=0,factor=3 >=2 → 添加[2,2,3],然后递归backtrack(3,2,[2,2], ...)。这时在递归中,i从2到sqrt(3)=1.732,不进入循环。返回。 回到i=3,n=12,i=3 <=sqrt(12)=3.464: i=3,12%3=0,factor=4 >=3 → 添加[3,4],递归backtrack(4,3,[3], ...)。在递归中,i从3到sqrt(4)=2,不进入循环。返回。 所以结果将是[[2,6], [2,2,3], [3,4]],这三个分解式,符合预期。 所以,这个解法是正确的。因此,可以借鉴该算法。 因此,用户的问题可以通过这样的回溯算法解决,得到所有可能的因数分解组合。 接下来,格式化输出的部分。例如,将每个分解式用乘号连接,例如"2×6", "3×4", "2×2×3"。 对于编程实现,代码的大致结构可能如下(以Python为例): def factor_combinations(n): def backtrack(n, start, path, result): for i in range(start, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: factor = n // i if factor >= i: result.append(path + [i, factor]) backtrack(factor, i, path + [i], result) return result if n <= 1: return [] result = [] backtrack(n, 2, [], result) return result 然后,将结果转换为字符串形式,用乘号连接。例如: n = 12 combinations = factor_combinations(n) for combo in combinations: print(' × '.join(map(str, combo))) 这将输出: 2 × 6 2 × 2 × 3 3 × 4 这样就能满足用户的格式化输出需求。 需要注意的是,当n=1时,没有分解式,当n是质数时,分解式为空。例如,n=5时,函数返回空列表。 此外,还需要处理用户输入的n的验证,确保n是大于1整数。 现在,考虑用户可能的输入错误,比如n=1或n=0,或者负数。因此,在程序中需要添加相应的检查。 综上,完整的Python代码可能如下: def factor_combinations(n): def backtrack(n, start, path, result): for i in range(start, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: factor = n // i if factor >= i: # 将当前路径加上ifactor作为新的分解式 result.append(path + [i, factor]) # 递归分解factor,起始因数为i,当前路径加上i backtrack(factor, i, path + [i], result) return result if n < 2: return [] result = [] backtrack(n, 2, [], result) return result def print_factor_combinations(n): combinations = factor_combinations(n) if not combinations: print(f"整数{n}没有有效的因数分解组合。") return print(f"整数{n}的不同因数分解组合为:") for combo in combinations: print(' × '.join(map(str, combo))) # 测试 n = 12 print_factor_combinations(n) 这将输出: 整数12的不同因数分解组合为: 2 × 6 2 × 2 × 3 3 × 4 这样,用户的需求就得到了满足。此外,用户可能需要统计分解式的数量,或者将结果输出为特定格式。例如,格式化输出为带编号的列表: def print_factor_combinations(n): combinations = factor_combinations(n) if not combinations: print(f"整数{n}没有有效的因数分解组合。") return print(f"整数{n}的不同因数分解组合共有{len(combinations)}种:") for idx, combo in enumerate(combinations, 1): print(f"{idx}. {' × '.join(map(str, combo))}") 这将输出: 整数12的不同因数分解组合共有3种: 1. 2 × 6 2. 2 × 2 × 3 3. 3 × 4 这样更清晰。 现在,需要确保代码正确处理各种情况,比如n=8: 分解式应该是2×2×2,2×4。函数返回: 对于n=8,backtrack(8,2,[],[]) i=2,factor=4 >=2 → 添加[2,4],递归分解4: 在递归中,i=2,factor=2 >=2 → 添加[2,2,2],递归分解2: 此时,i=2,sqrt(2)=1.414,循环不执行,返回。所以结果包含[2,4][2,2,2]。此外,i=4是否会进入循环?因为当n=8,i的范围是2到2(sqrt(8)=2.828,所以int是2),所以i=2时处理完毕,i=3不在循环范围内。所以结果正确。 综上,该代码能够正确生成所有非递减顺序的因数分解组合,满足用户需求。</think>要计算整数$n$的所有不同因数分解组合并格式化输出,可以采用回溯算法来生成所有可能的非递减顺序因数组合。以下是具体实现步骤及代码示例: ### 实现步骤 1. **因数分解算法** 使用回溯法递归生成所有因数分解组合,确保每个分解式中的因数按非递减顺序排列以避免重复。 2. **格式化输出** 将生成的因数组合转换为字符串,用乘号`×`连接。 ### 代码实现 ```python def factor_combinations(n): def backtrack(n, start, path, result): for i in range(start, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: factor = n // i if factor >= i: result.append(path + [i, factor]) backtrack(factor, i, path + [i], result) return result if n < 2: return [] result = [] backtrack(n, 2, [], result) return result def print_factor_combinations(n): combinations = factor_combinations(n) if not combinations: print(f"整数{n}没有有效的因数分解组合。") return print(f"整数{n}的不同因数分解组合共有{len(combinations)}种:") for idx, combo in enumerate(combinations, 1): print(f"{idx}. {' × '.join(map(str, combo))}") # 示例用法 n = 12 print_factor_combinations(n) ``` ### 输出示例 ``` 整数12的不同因数分解组合共有3种: 1. 2 × 6 2. 2 × 2 × 3 3. 3 × 4 ``` ### 算法分析 1. **时间复杂度**:最坏情况下为$O(2^k)$,其中$k$为因数分解的组合数,适用于较小规模的$n$。 2. **空间复杂度**:递归调用栈的深度为$O(\log n)$,存储结果的空间为$O(m)$,$m$为组合总数。 ### 相关优化 1. **剪枝策略**:通过限制因数的起始值(`start`参数)避免重复组合。 2. **预处理因数**:先获取所有质因数,再组合生成分解式,但会增加复杂度[^1]。
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